1 Generación de ingresos expandidos a nivel Urbano
En los siguientes rpubs sólo llamaremos al rds ya construído llamado “Ingresos_expandidos_urbano_17.rds”:
x <- import("../../../archivos_grandes/Microdato_Censo2017-Personas.csv")
casen_2017 <- readRDS(file = "../../../archivos_grandes/casen_2017_c.rds")
casen_2017_u <- filter(casen_2017, casen_2017$zona == "Urbano")
casen_2017_u <- casen_2017_u[!is.na(casen_2017_u$ytotcor),]
Q <- quantile(casen_2017_u$ytotcor, probs=c(.25, .75), na.rm = FALSE)
iqr <- IQR(casen_2017_u$ytotcor)
casen_2017_sin_o <- subset(casen_2017_u, casen_2017_u$ytotcor >
(Q[1] - 1.5*iqr) &
casen_2017_u$ytotcor < (Q[2]+1.5*iqr))
casen_2017_sin_o <- data.frame(lapply(casen_2017_sin_o, as.character),
stringsAsFactors=FALSE)
b <- as.numeric(casen_2017_sin_o$ytotcor)
a <- casen_2017_sin_o$comuna
promedios_grupales <-aggregate(b, by=list(a), FUN = mean , na.rm=TRUE )
names(promedios_grupales)[1] <- "comuna"
names(promedios_grupales)[2] <- "promedio_i"
promedios_grupales$año <- "2017"
codigos_comunales <- readRDS(file = "../../../archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
names(codigos_comunales)[1] <- "código"
names(codigos_comunales)[2] <- "comuna"
df_2017 = merge( promedios_grupales, codigos_comunales,
by = "comuna",
all.x = TRUE)
#saveRDS(df_2017,"Ingresos_expandidos_Urbano_17.rds")
my_summary_data <- x %>%
group_by(x$COMUNA) %>%
summarise(Count = n())
names(my_summary_data)[1] <- "comuna"
names(my_summary_data)[2] <- "personas"
# recogemos el campo Comuna:
codigos <- my_summary_data$comuna
# construimos una secuencia llamada rango del 1 al total de filas del
# dataset:
rango <- seq(1:nrow(my_summary_data))
# Creamos un string que agrega un cero a todos los registros:
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
# El string cadena tiene o 5 o 6 digitos, los cuales siempre deben ser
# siempre 5
# agregandole un cero al inicio de los que tienen 4.
# Para ello extraemos un substring de la cadena sobre todas las filas
#(rangos)
# comenzando desde el primero o el segundo y llegando siempre al 6.
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(my_summary_data,cadena)
names(comuna_corr)[3] <- "código"
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
# saveRDS(comuna_corr,"cant_personas_17.rds")
# comuna_corr
df_2017_2 = merge( comuna_corr, df_2017, by = "código", all.x = TRUE)
df_2017_2$ingresos_expandidos <- df_2017_2$personas*df_2017_2$promedio_i
df_2017_2 <- na.omit(df_2017_2)
df_2017_2_urbano <- df_2017_2[, -c(2,3,4)]
kbl(df_2017_2_urbano) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| código | año | ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|
| 1 | 01101 | 2017 | 71930106513 |
| 2 | 01107 | 2017 | 33766585496 |
| 3 | 01401 | 2017 | 4966851883 |
| 7 | 01405 | 2017 | 3068247619 |
| 8 | 02101 | 2017 | 133249367039 |
| 9 | 02102 | 2017 | 4979702302 |
| 11 | 02104 | 2017 | 5109282942 |
| 12 | 02201 | 2017 | 71981127235 |
| 14 | 02203 | 2017 | 4869699464 |
| 15 | 02301 | 2017 | 7207910819 |
| 16 | 02302 | 2017 | 3084818966 |
| 17 | 03101 | 2017 | 52819016037 |
| 18 | 03102 | 2017 | 5628052276 |
| 19 | 03103 | 2017 | 4671058718 |
| 20 | 03201 | 2017 | 3499391196 |
| 21 | 03202 | 2017 | 4895805596 |
| 22 | 03301 | 2017 | 16404810756 |
| 24 | 03303 | 2017 | 2035200054 |
| 25 | 03304 | 2017 | 3424422750 |
| 26 | 04101 | 2017 | 61749247282 |
| 27 | 04102 | 2017 | 61277269093 |
| 28 | 04103 | 2017 | 2855312920 |
| 29 | 04104 | 2017 | 908664019 |
| 31 | 04106 | 2017 | 7058750373 |
| 32 | 04201 | 2017 | 8703433491 |
| 33 | 04202 | 2017 | 2122281844 |
| 34 | 04203 | 2017 | 6098444926 |
| 35 | 04204 | 2017 | 7690585032 |
| 36 | 04301 | 2017 | 31197719080 |
| 37 | 04302 | 2017 | 3124505460 |
| 38 | 04303 | 2017 | 6930326684 |
| 39 | 04304 | 2017 | 2328107498 |
| 41 | 05101 | 2017 | 90946261553 |
| 42 | 05102 | 2017 | 9352095757 |
| 43 | 05103 | 2017 | 14075920021 |
| 45 | 05105 | 2017 | 5490274928 |
| 46 | 05107 | 2017 | 9839456903 |
| 47 | 05109 | 2017 | 118563074323 |
| 49 | 05301 | 2017 | 23711104774 |
| 50 | 05302 | 2017 | 3654416747 |
| 51 | 05303 | 2017 | 2855998928 |
| 52 | 05304 | 2017 | 4140022481 |
| 53 | 05401 | 2017 | 9183080280 |
| 54 | 05402 | 2017 | 5094117762 |
| 55 | 05403 | 2017 | 1921527704 |
| 56 | 05404 | 2017 | 2333781007 |
| 57 | 05405 | 2017 | 2160521991 |
| 58 | 05501 | 2017 | 26131733924 |
| 59 | 05502 | 2017 | 14297866792 |
| 60 | 05503 | 2017 | 4828872604 |
| 61 | 05504 | 2017 | 7414857001 |
| 62 | 05506 | 2017 | 5749381300 |
| 63 | 05601 | 2017 | 22527241144 |
| 64 | 05602 | 2017 | 5398446270 |
| 65 | 05603 | 2017 | 5569658994 |
| 66 | 05604 | 2017 | 4315799297 |
| 67 | 05605 | 2017 | 3816682340 |
| 68 | 05606 | 2017 | 4408732520 |
| 69 | 05701 | 2017 | 23208536043 |
| 70 | 05702 | 2017 | 3264869972 |
| 71 | 05703 | 2017 | 7275684301 |
| 72 | 05704 | 2017 | 2385858928 |
| 73 | 05705 | 2017 | 5187514898 |
| 74 | 05706 | 2017 | 3907844674 |
| 75 | 05801 | 2017 | 52247193426 |
| 76 | 05802 | 2017 | 14176705125 |
| 77 | 05803 | 2017 | 5149662271 |
| 78 | 05804 | 2017 | 45800670899 |
| 79 | 06101 | 2017 | 76977097284 |
| 80 | 06102 | 2017 | 3758801352 |
| 81 | 06103 | 2017 | 1651985453 |
| 82 | 06104 | 2017 | 5466110795 |
| 83 | 06105 | 2017 | 6402533884 |
| 84 | 06106 | 2017 | 10426820415 |
| 85 | 06107 | 2017 | 6894533314 |
| 86 | 06108 | 2017 | 16602037093 |
| 87 | 06109 | 2017 | 2863689033 |
| 88 | 06110 | 2017 | 7392597596 |
| 89 | 06111 | 2017 | 4054025678 |
| 90 | 06112 | 2017 | 3559462966 |
| 91 | 06113 | 2017 | 4616762518 |
| 92 | 06114 | 2017 | 2741286093 |
| 93 | 06115 | 2017 | 17273974762 |
| 94 | 06116 | 2017 | 8078983811 |
| 95 | 06117 | 2017 | 13358975033 |
| 96 | 06201 | 2017 | 5643258336 |
| 97 | 06202 | 2017 | 891866686 |
| 98 | 06203 | 2017 | 1881627117 |
| 99 | 06204 | 2017 | 2458260033 |
| 100 | 06205 | 2017 | 1569822543 |
| 101 | 06206 | 2017 | 1475951353 |
| 102 | 06301 | 2017 | 24041131495 |
| 103 | 06302 | 2017 | 3691714537 |
| 104 | 06303 | 2017 | 9228754903 |
| 105 | 06304 | 2017 | 1611947197 |
| 106 | 06305 | 2017 | 4386786331 |
| 107 | 06306 | 2017 | 3079870843 |
| 108 | 06307 | 2017 | 2923796850 |
| 109 | 06308 | 2017 | 2102134220 |
| 111 | 06310 | 2017 | 11393463346 |
| 112 | 07101 | 2017 | 67732753814 |
| 113 | 07102 | 2017 | 12932986800 |
| 114 | 07103 | 2017 | 2662971120 |
| 115 | 07104 | 2017 | 866652110 |
| 116 | 07105 | 2017 | 12182624190 |
| 117 | 07106 | 2017 | 1825700105 |
| 118 | 07107 | 2017 | 1926795579 |
| 119 | 07108 | 2017 | 3126961590 |
| 120 | 07109 | 2017 | 10687595452 |
| 121 | 07110 | 2017 | 2294886656 |
| 122 | 07201 | 2017 | 9515918892 |
| 123 | 07202 | 2017 | 2234922252 |
| 124 | 07203 | 2017 | 1534908448 |
| 125 | 07301 | 2017 | 42117028333 |
| 126 | 07302 | 2017 | 2928781043 |
| 127 | 07303 | 2017 | 1741750148 |
| 128 | 07304 | 2017 | 12009998195 |
| 129 | 07305 | 2017 | 2845428741 |
| 130 | 07306 | 2017 | 4085560646 |
| 131 | 07307 | 2017 | 4611045339 |
| 132 | 07308 | 2017 | 7579820261 |
| 133 | 07309 | 2017 | 943414066 |
| 134 | 07401 | 2017 | 25291751487 |
| 135 | 07402 | 2017 | 4173410967 |
| 136 | 07403 | 2017 | 6597394825 |
| 137 | 07404 | 2017 | 11091040324 |
| 138 | 07405 | 2017 | 4508431050 |
| 139 | 07406 | 2017 | 12687530322 |
| 140 | 07407 | 2017 | 4251702731 |
| 141 | 07408 | 2017 | 4412680158 |
| 142 | 08101 | 2017 | 72227728923 |
| 143 | 08102 | 2017 | 32278209118 |
| 144 | 08103 | 2017 | 25641323296 |
| 145 | 08104 | 2017 | 2469551785 |
| 146 | 08105 | 2017 | 5651905803 |
| 147 | 08106 | 2017 | 12339953990 |
| 148 | 08107 | 2017 | 12561435651 |
| 149 | 08108 | 2017 | 36167321662 |
| 150 | 08109 | 2017 | 3582304723 |
| 151 | 08110 | 2017 | 48602104064 |
| 152 | 08111 | 2017 | 15133299927 |
| 153 | 08112 | 2017 | 26380344663 |
| 154 | 08201 | 2017 | 6534231082 |
| 155 | 08202 | 2017 | 11466769473 |
| 156 | 08203 | 2017 | 8327773342 |
| 157 | 08204 | 2017 | 1284670805 |
| 158 | 08205 | 2017 | 8488900056 |
| 159 | 08206 | 2017 | 4840107033 |
| 160 | 08207 | 2017 | 2305775206 |
| 161 | 08301 | 2017 | 60441208918 |
| 162 | 08302 | 2017 | 781935233 |
| 163 | 08303 | 2017 | 6433682620 |
| 164 | 08304 | 2017 | 5024717382 |
| 165 | 08305 | 2017 | 7299407611 |
| 166 | 08306 | 2017 | 7697899431 |
| 167 | 08307 | 2017 | 1916060576 |
| 168 | 08308 | 2017 | 784682868 |
| 169 | 08309 | 2017 | 1935917806 |
| 170 | 08310 | 2017 | 705390056 |
| 171 | 08311 | 2017 | 3454949584 |
| 172 | 08312 | 2017 | 3035048397 |
| 173 | 08313 | 2017 | 4693613938 |
| 174 | 08314 | 2017 | 1491367928 |
| 175 | 09101 | 2017 | 83174794799 |
| 176 | 09102 | 2017 | 5824543339 |
| 177 | 09103 | 2017 | 4330659433 |
| 178 | 09104 | 2017 | 1529109215 |
| 179 | 09105 | 2017 | 7518158340 |
| 180 | 09106 | 2017 | 2930258102 |
| 181 | 09107 | 2017 | 3670206245 |
| 182 | 09108 | 2017 | 11267725602 |
| 183 | 09109 | 2017 | 5049235445 |
| 184 | 09110 | 2017 | 1301137941 |
| 185 | 09111 | 2017 | 7867935676 |
| 186 | 09112 | 2017 | 21191399108 |
| 187 | 09113 | 2017 | 1799419624 |
| 188 | 09114 | 2017 | 6204576082 |
| 189 | 09115 | 2017 | 7443587942 |
| 190 | 09116 | 2017 | 2856420491 |
| 191 | 09117 | 2017 | 3380311968 |
| 192 | 09118 | 2017 | 2135976054 |
| 193 | 09119 | 2017 | 4860243131 |
| 194 | 09120 | 2017 | 13650235814 |
| 195 | 09121 | 2017 | 2940207311 |
| 196 | 09201 | 2017 | 14296297282 |
| 197 | 09202 | 2017 | 6098134776 |
| 198 | 09203 | 2017 | 4084643011 |
| 199 | 09204 | 2017 | 2072995481 |
| 200 | 09205 | 2017 | 2568496128 |
| 201 | 09206 | 2017 | 1547086780 |
| 202 | 09207 | 2017 | 2697526159 |
| 203 | 09208 | 2017 | 2757928013 |
| 204 | 09209 | 2017 | 2726714090 |
| 205 | 09210 | 2017 | 4863416659 |
| 206 | 09211 | 2017 | 7723760970 |
| 207 | 10101 | 2017 | 74854925754 |
| 208 | 10102 | 2017 | 9545646863 |
| 210 | 10104 | 2017 | 2742371891 |
| 211 | 10105 | 2017 | 5188291726 |
| 212 | 10106 | 2017 | 3980600731 |
| 213 | 10107 | 2017 | 4422233283 |
| 214 | 10108 | 2017 | 3825279050 |
| 215 | 10109 | 2017 | 13920663786 |
| 216 | 10201 | 2017 | 15304799118 |
| 217 | 10202 | 2017 | 8960055930 |
| 218 | 10203 | 2017 | 3559637517 |
| 220 | 10205 | 2017 | 4477578923 |
| 222 | 10207 | 2017 | 987644627 |
| 223 | 10208 | 2017 | 6579532876 |
| 224 | 10209 | 2017 | 2572844097 |
| 225 | 10210 | 2017 | 2996397098 |
| 226 | 10301 | 2017 | 43850482486 |
| 227 | 10302 | 2017 | 2359078294 |
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## 177 09103 2017 4330659433
## 178 09104 2017 1529109215
## 179 09105 2017 7518158340
## 180 09106 2017 2930258102
## 181 09107 2017 3670206245
## 182 09108 2017 11267725602
## 183 09109 2017 5049235445
## 184 09110 2017 1301137941
## 185 09111 2017 7867935676
## 186 09112 2017 21191399108
## 187 09113 2017 1799419624
## 188 09114 2017 6204576082
## 189 09115 2017 7443587942
## 190 09116 2017 2856420491
## 191 09117 2017 3380311968
## 192 09118 2017 2135976054
## 193 09119 2017 4860243131
## 194 09120 2017 13650235814
## 195 09121 2017 2940207311
## 196 09201 2017 14296297282
## 197 09202 2017 6098134776
## 198 09203 2017 4084643011
## 199 09204 2017 2072995481
## 200 09205 2017 2568496128
## 201 09206 2017 1547086780
## 202 09207 2017 2697526159
## 203 09208 2017 2757928013
## 204 09209 2017 2726714090
## 205 09210 2017 4863416659
## 206 09211 2017 7723760970
## 207 10101 2017 74854925754
## 208 10102 2017 9545646863
## 210 10104 2017 2742371891
## 211 10105 2017 5188291726
## 212 10106 2017 3980600731
## 213 10107 2017 4422233283
## 214 10108 2017 3825279050
## 215 10109 2017 13920663786
## 216 10201 2017 15304799118
## 217 10202 2017 8960055930
## 218 10203 2017 3559637517
## 220 10205 2017 4477578923
## 222 10207 2017 987644627
## 223 10208 2017 6579532876
## 224 10209 2017 2572844097
## 225 10210 2017 2996397098
## 226 10301 2017 43850482486
## 227 10302 2017 2359078294
## 228 10303 2017 6161043438
## 229 10304 2017 2689725003
## 230 10305 2017 3896715111
## 231 10306 2017 1674503801
## 232 10307 2017 1962995435
## 237 11101 2017 18912283227
## 239 11201 2017 7375332218
## 240 11202 2017 1642095149
## 242 11301 2017 1224029692
## 245 11401 2017 1622211456
## 247 12101 2017 51552266922
## 253 12301 2017 3034981682
## 256 12401 2017 7233637635
## 258 13101 2017 182367246208
## 259 13102 2017 22371586546
## 260 13103 2017 35892031153
## 261 13104 2017 39397353402
## 262 13105 2017 45770170398
## 263 13106 2017 50093952387
## 264 13107 2017 31106038806
## 265 13108 2017 37720956327
## 266 13109 2017 33097323323
## 267 13110 2017 128231071590
## 268 13111 2017 35760286668
## 269 13112 2017 41256447003
## 270 13113 2017 40307459856
## 271 13114 2017 134598169599
## 272 13115 2017 36968385127
## 273 13116 2017 26099479542
## 274 13117 2017 29397444939
## 275 13118 2017 40285970358
## 276 13119 2017 187034167391
## 277 13120 2017 88804766896
## 278 13121 2017 32058321741
## 279 13122 2017 77691132095
## 280 13123 2017 73330144381
## 281 13124 2017 73825647438
## 282 13125 2017 80689241762
## 283 13126 2017 34298531093
## 284 13127 2017 54458123369
## 285 13128 2017 43262464632
## 286 13129 2017 31753732439
## 287 13130 2017 37960091353
## 288 13131 2017 23331343432
## 289 13132 2017 42430139879
## 290 13201 2017 186533464474
## 291 13202 2017 8817024774
## 292 13203 2017 6933981276
## 293 13301 2017 43951136523
## 294 13302 2017 38020316317
## 295 13303 2017 6325126322
## 296 13401 2017 86474375157
## 297 13402 2017 30431412042
## 298 13403 2017 7803125477
## 299 13404 2017 24020488982
## 300 13501 2017 36054817558
## 301 13502 2017 2251756129
## 302 13503 2017 8766848005
## 303 13504 2017 3451350898
## 305 13601 2017 29299162746
## 306 13602 2017 10693979408
## 307 13603 2017 8304441408
## 308 13604 2017 17555873230
## 309 13605 2017 31711490484
## 310 14101 2017 51277944139
## 311 14102 2017 1179821617
## 312 14103 2017 4477574931
## 313 14104 2017 4159328181
## 314 14105 2017 2235081533
## 315 14106 2017 5342147079
## 316 14107 2017 4508111622
## 317 14108 2017 9938682028
## 318 14201 2017 9405987850
## 319 14202 2017 3627119212
## 320 14203 2017 2445838259
## 321 14204 2017 8405637271
## 322 15101 2017 68625788545
## 324 15201 2017 784324030
## 326 16101 2017 50965643906
## 327 16102 2017 4829367278
## 328 16103 2017 8022762560
## 329 16104 2017 2596282563
## 330 16105 2017 2213691761
## 331 16106 2017 1901248804
## 332 16107 2017 4477425886
## 333 16108 2017 3269367252
## 334 16109 2017 4599738091
## 335 16201 2017 2932397811
## 336 16202 2017 1300549630
## 337 16203 2017 4748629723
## 338 16204 2017 1571687052
## 339 16205 2017 957181342
## 340 16206 2017 1650320432
## 341 16207 2017 1181211462
## 342 16301 2017 13391296803
## 343 16302 2017 5741254097
## 344 16303 2017 2639471976
## 345 16304 2017 1118324609
## 346 16305 2017 3088800683
2 Generación de ingresos expandidos a nivel rural:
En los siguientes rpubs sólo llamaremos al rds ya construído llamado “Ingresos_expandidos_rural_17.rds”:
x <- import("../../../archivos_grandes/Microdato_Censo2017-Personas.csv")
casen_2017 <- readRDS(file = "../../../archivos_grandes/casen_2017_c.rds")
casen_2017_u <- filter(casen_2017, casen_2017$zona == "Rural")
casen_2017_u <- casen_2017_u[!is.na(casen_2017_u$ytotcor),]
Q <- quantile(casen_2017_u$ytotcor, probs=c(.25, .75), na.rm = FALSE)
iqr <- IQR(casen_2017_u$ytotcor)
casen_2017_sin_o <- subset(casen_2017_u, casen_2017_u$ytotcor >
(Q[1] - 1.5*iqr) &
casen_2017_u$ytotcor < (Q[2]+1.5*iqr))
casen_2017_sin_o <- data.frame(lapply(casen_2017_sin_o, as.character),
stringsAsFactors=FALSE)
b <- as.numeric(casen_2017_sin_o$ytotcor)
a <- casen_2017_sin_o$comuna
promedios_grupales <-aggregate(b, by=list(a), FUN = mean , na.rm=TRUE )
names(promedios_grupales)[1] <- "comuna"
names(promedios_grupales)[2] <- "promedio_i"
promedios_grupales$año <- "2017"
codigos_comunales <- readRDS(file = "../../../archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
names(codigos_comunales)[1] <- "código"
names(codigos_comunales)[2] <- "comuna"
df_2017 = merge( promedios_grupales, codigos_comunales,
by = "comuna",
all.x = TRUE)
#saveRDS(df_2017,"Ingresos_expandidos_Urbano_17.rds")
my_summary_data <- x %>%
group_by(x$COMUNA) %>%
summarise(Count = n())
names(my_summary_data)[1] <- "comuna"
names(my_summary_data)[2] <- "personas"
# recogemos el campo Comuna:
codigos <- my_summary_data$comuna
# construimos una secuencia llamada rango del 1 al total de filas del
# dataset:
rango <- seq(1:nrow(my_summary_data))
# Creamos un string que agrega un cero a todos los registros:
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
# El string cadena tiene o 5 o 6 digitos, los cuales siempre deben ser
# siempre 5
# agregandole un cero al inicio de los que tienen 4.
# Para ello extraemos un substring de la cadena sobre todas las filas
#(rangos)
# comenzando desde el primero o el segundo y llegando siempre al 6.
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(my_summary_data,cadena)
names(comuna_corr)[3] <- "código"
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
# saveRDS(comuna_corr,"cant_personas_17.rds")
# comuna_corr
df_2017_2 = merge( comuna_corr, df_2017, by = "código", all.x = TRUE)
df_2017_2$ingresos_expandidos <- df_2017_2$personas*df_2017_2$promedio_i
df_2017_2 <- na.omit(df_2017_2)
df_2017_2_rural <- df_2017_2[, -c(2,3,4)]
kbl(df_2017_2_rural) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| código | año | ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|
| 1 | 01101 | 2017 | 52180713221 |
| 3 | 01401 | 2017 | 3822052676 |
| 4 | 01402 | 2017 | 283538750 |
| 6 | 01404 | 2017 | 645917134 |
| 7 | 01405 | 2017 | 2502464414 |
| 10 | 02103 | 2017 | 3290056742 |
| 11 | 02104 | 2017 | 3844002134 |
| 12 | 02201 | 2017 | 39457387800 |
| 14 | 02203 | 2017 | 2985112297 |
| 15 | 02301 | 2017 | 4183793832 |
| 17 | 03101 | 2017 | 38699138722 |
| 19 | 03103 | 2017 | 4034940816 |
| 21 | 03202 | 2017 | 4545663075 |
| 22 | 03301 | 2017 | 11299454698 |
| 23 | 03302 | 2017 | 1039186477 |
| 24 | 03303 | 2017 | 1425547554 |
| 25 | 03304 | 2017 | 2089066548 |
| 26 | 04101 | 2017 | 44274327972 |
| 27 | 04102 | 2017 | 46918711304 |
| 28 | 04103 | 2017 | 2397612293 |
| 29 | 04104 | 2017 | 982530309 |
| 30 | 04105 | 2017 | 786383423 |
| 31 | 04106 | 2017 | 4695441470 |
| 32 | 04201 | 2017 | 5109649759 |
| 33 | 04202 | 2017 | 1558270441 |
| 34 | 04203 | 2017 | 3704185607 |
| 35 | 04204 | 2017 | 5681637894 |
| 36 | 04301 | 2017 | 25683781418 |
| 37 | 04302 | 2017 | 2300832587 |
| 38 | 04303 | 2017 | 5835357638 |
| 39 | 04304 | 2017 | 1817183694 |
| 40 | 04305 | 2017 | 778712384 |
| 41 | 05101 | 2017 | 74756602991 |
| 42 | 05102 | 2017 | 6779018483 |
| 45 | 05105 | 2017 | 4295363979 |
| 46 | 05107 | 2017 | 9102071069 |
| 49 | 05301 | 2017 | 18714795984 |
| 50 | 05302 | 2017 | 3471349123 |
| 51 | 05303 | 2017 | 2512319225 |
| 52 | 05304 | 2017 | 3995512770 |
| 53 | 05401 | 2017 | 6111000517 |
| 54 | 05402 | 2017 | 4129354103 |
| 56 | 05404 | 2017 | 2654393853 |
| 57 | 05405 | 2017 | 1729518700 |
| 58 | 05501 | 2017 | 19195726144 |
| 59 | 05502 | 2017 | 11471016698 |
| 60 | 05503 | 2017 | 3874650405 |
| 61 | 05504 | 2017 | 5377180726 |
| 62 | 05506 | 2017 | 4861992055 |
| 63 | 05601 | 2017 | 21034388728 |
| 64 | 05602 | 2017 | 3012893845 |
| 65 | 05603 | 2017 | 5605324190 |
| 68 | 05606 | 2017 | 2729409577 |
| 69 | 05701 | 2017 | 18507290899 |
| 70 | 05702 | 2017 | 2868237147 |
| 71 | 05703 | 2017 | 6324771348 |
| 72 | 05704 | 2017 | 1532009468 |
| 73 | 05705 | 2017 | 3471806107 |
| 74 | 05706 | 2017 | 3884985562 |
| 75 | 05801 | 2017 | 44984360344 |
| 76 | 05802 | 2017 | 11607834893 |
| 77 | 05803 | 2017 | 3473287749 |
| 78 | 05804 | 2017 | 31609146219 |
| 79 | 06101 | 2017 | 58924531866 |
| 80 | 06102 | 2017 | 3438412620 |
| 81 | 06103 | 2017 | 1293816308 |
| 82 | 06104 | 2017 | 4977769953 |
| 83 | 06105 | 2017 | 4145787348 |
| 84 | 06106 | 2017 | 8305580885 |
| 85 | 06107 | 2017 | 4971665251 |
| 86 | 06108 | 2017 | 13233865906 |
| 87 | 06109 | 2017 | 3361017589 |
| 88 | 06110 | 2017 | 6697593734 |
| 89 | 06111 | 2017 | 3487795575 |
| 90 | 06112 | 2017 | 3305417128 |
| 91 | 06113 | 2017 | 4282095940 |
| 92 | 06114 | 2017 | 2648154389 |
| 93 | 06115 | 2017 | 14737488444 |
| 94 | 06116 | 2017 | 6847572657 |
| 95 | 06117 | 2017 | 11357872282 |
| 96 | 06201 | 2017 | 3776560181 |
| 97 | 06202 | 2017 | 642943494 |
| 98 | 06203 | 2017 | 1497845780 |
| 99 | 06204 | 2017 | 1738201845 |
| 100 | 06205 | 2017 | 1099452202 |
| 101 | 06206 | 2017 | 1201375821 |
| 102 | 06301 | 2017 | 17733143348 |
| 103 | 06302 | 2017 | 3115559148 |
| 104 | 06303 | 2017 | 8060942027 |
| 105 | 06304 | 2017 | 1431112941 |
| 106 | 06305 | 2017 | 3810465416 |
| 107 | 06306 | 2017 | 2877725100 |
| 108 | 06307 | 2017 | 2550270534 |
| 109 | 06308 | 2017 | 1934232402 |
| 110 | 06309 | 2017 | 818883984 |
| 111 | 06310 | 2017 | 8495489945 |
| 112 | 07101 | 2017 | 53912095394 |
| 113 | 07102 | 2017 | 9135962663 |
| 114 | 07103 | 2017 | 1811588746 |
| 115 | 07104 | 2017 | 714199777 |
| 116 | 07105 | 2017 | 9705908393 |
| 117 | 07106 | 2017 | 1575963241 |
| 118 | 07107 | 2017 | 1821794345 |
| 119 | 07108 | 2017 | 2733081178 |
| 120 | 07109 | 2017 | 7753001772 |
| 121 | 07110 | 2017 | 1800047360 |
| 122 | 07201 | 2017 | 6171477801 |
| 123 | 07202 | 2017 | 1151552040 |
| 124 | 07203 | 2017 | 862993347 |
| 125 | 07301 | 2017 | 39566034949 |
| 126 | 07302 | 2017 | 1622060226 |
| 127 | 07303 | 2017 | 1197005482 |
| 128 | 07304 | 2017 | 10475401720 |
| 129 | 07305 | 2017 | 2062408371 |
| 130 | 07306 | 2017 | 3316239205 |
| 131 | 07307 | 2017 | 3800089672 |
| 132 | 07308 | 2017 | 7240913928 |
| 133 | 07309 | 2017 | 777679695 |
| 134 | 07401 | 2017 | 18044885598 |
| 135 | 07402 | 2017 | 3348358419 |
| 136 | 07403 | 2017 | 5087351933 |
| 137 | 07404 | 2017 | 7624714509 |
| 138 | 07405 | 2017 | 2924321333 |
| 139 | 07406 | 2017 | 7768163327 |
| 140 | 07407 | 2017 | 2895229121 |
| 141 | 07408 | 2017 | 3670461912 |
| 142 | 08101 | 2017 | 44183983882 |
| 143 | 08102 | 2017 | 25230952648 |
| 145 | 08104 | 2017 | 1566245750 |
| 146 | 08105 | 2017 | 4932666876 |
| 148 | 08107 | 2017 | 9246639961 |
| 150 | 08109 | 2017 | 2728477197 |
| 151 | 08110 | 2017 | 24542535584 |
| 152 | 08111 | 2017 | 11541584520 |
| 154 | 08201 | 2017 | 3620107931 |
| 155 | 08202 | 2017 | 6702069405 |
| 156 | 08203 | 2017 | 6455391501 |
| 157 | 08204 | 2017 | 793386801 |
| 158 | 08205 | 2017 | 8138946477 |
| 159 | 08206 | 2017 | 3984647129 |
| 160 | 08207 | 2017 | 1510411713 |
| 161 | 08301 | 2017 | 38606846296 |
| 162 | 08302 | 2017 | 634012722 |
| 163 | 08303 | 2017 | 7119335384 |
| 164 | 08304 | 2017 | 3905739533 |
| 165 | 08305 | 2017 | 5873792045 |
| 166 | 08306 | 2017 | 4626944798 |
| 167 | 08307 | 2017 | 2112926492 |
| 168 | 08308 | 2017 | 666419314 |
| 169 | 08309 | 2017 | 2129051929 |
| 170 | 08310 | 2017 | 566092732 |
| 171 | 08311 | 2017 | 2424192819 |
| 172 | 08312 | 2017 | 2198382777 |
| 173 | 08313 | 2017 | 2936241535 |
| 174 | 08314 | 2017 | 773205492 |
| 175 | 09101 | 2017 | 48946498862 |
| 176 | 09102 | 2017 | 3138372109 |
| 177 | 09103 | 2017 | 2749522512 |
| 178 | 09104 | 2017 | 1014167156 |
| 179 | 09105 | 2017 | 4857867695 |
| 180 | 09106 | 2017 | 1769627798 |
| 181 | 09107 | 2017 | 2032338344 |
| 182 | 09108 | 2017 | 10738525406 |
| 183 | 09109 | 2017 | 3795451798 |
| 184 | 09110 | 2017 | 1010744848 |
| 185 | 09111 | 2017 | 5142978907 |
| 186 | 09112 | 2017 | 12882320064 |
| 187 | 09113 | 2017 | 1071011969 |
| 188 | 09114 | 2017 | 5105439315 |
| 189 | 09115 | 2017 | 5355614570 |
| 190 | 09116 | 2017 | 1628156299 |
| 191 | 09117 | 2017 | 2089663239 |
| 192 | 09118 | 2017 | 1106284328 |
| 193 | 09119 | 2017 | 3817354634 |
| 194 | 09120 | 2017 | 11026000004 |
| 195 | 09121 | 2017 | 1336465909 |
| 196 | 09201 | 2017 | 9234420713 |
| 197 | 09202 | 2017 | 4484784762 |
| 198 | 09203 | 2017 | 3249351008 |
| 199 | 09204 | 2017 | 1056936411 |
| 200 | 09205 | 2017 | 1422283764 |
| 201 | 09206 | 2017 | 1035906610 |
| 202 | 09207 | 2017 | 1628298886 |
| 203 | 09208 | 2017 | 1572938990 |
| 204 | 09209 | 2017 | 2243930000 |
| 205 | 09210 | 2017 | 3966946195 |
| 206 | 09211 | 2017 | 6414689393 |
| 207 | 10101 | 2017 | 43337141298 |
| 208 | 10102 | 2017 | 5282762017 |
| 210 | 10104 | 2017 | 2255743895 |
| 211 | 10105 | 2017 | 3222744874 |
| 212 | 10106 | 2017 | 3291484556 |
| 213 | 10107 | 2017 | 2626930838 |
| 214 | 10108 | 2017 | 1956316762 |
| 215 | 10109 | 2017 | 9799987895 |
| 216 | 10201 | 2017 | 8048100927 |
| 217 | 10202 | 2017 | 6313036958 |
| 218 | 10203 | 2017 | 2877146807 |
| 219 | 10204 | 2017 | 681378864 |
| 220 | 10205 | 2017 | 2858609503 |
| 221 | 10206 | 2017 | 816645370 |
| 222 | 10207 | 2017 | 815746659 |
| 223 | 10208 | 2017 | 4668472212 |
| 224 | 10209 | 2017 | 1020807718 |
| 225 | 10210 | 2017 | 969367811 |
| 226 | 10301 | 2017 | 31744688808 |
| 227 | 10302 | 2017 | 1997605810 |
| 228 | 10303 | 2017 | 3803288945 |
| 229 | 10304 | 2017 | 2053472049 |
| 230 | 10305 | 2017 | 2205262341 |
| 231 | 10306 | 2017 | 1146887184 |
| 232 | 10307 | 2017 | 1819558805 |
| 237 | 11101 | 2017 | 13298894369 |
| 239 | 11201 | 2017 | 5908637554 |
| 240 | 11202 | 2017 | 1710143349 |
| 242 | 11301 | 2017 | 738667487 |
| 245 | 11401 | 2017 | 919065674 |
| 246 | 11402 | 2017 | 456727447 |
| 247 | 12101 | 2017 | 33806414442 |
| 253 | 12301 | 2017 | 2593419712 |
| 256 | 12401 | 2017 | 6489647004 |
| 291 | 13202 | 2017 | 7284672878 |
| 292 | 13203 | 2017 | 6272964115 |
| 293 | 13301 | 2017 | 37337421744 |
| 294 | 13302 | 2017 | 24837699582 |
| 295 | 13303 | 2017 | 5113717064 |
| 296 | 13401 | 2017 | 75849003232 |
| 297 | 13402 | 2017 | 28006850165 |
| 298 | 13403 | 2017 | 7577982724 |
| 299 | 13404 | 2017 | 20538478428 |
| 300 | 13501 | 2017 | 24616837833 |
| 301 | 13502 | 2017 | 1564887792 |
| 302 | 13503 | 2017 | 7199638514 |
| 303 | 13504 | 2017 | 2691680700 |
| 304 | 13505 | 2017 | 2250885401 |
| 305 | 13601 | 2017 | 17129031774 |
| 306 | 13602 | 2017 | 7236496479 |
| 307 | 13603 | 2017 | 8424384020 |
| 308 | 13604 | 2017 | 14664233522 |
| 309 | 13605 | 2017 | 22536570306 |
| 310 | 14101 | 2017 | 35164529745 |
| 311 | 14102 | 2017 | 834683963 |
| 312 | 14103 | 2017 | 3094599901 |
| 313 | 14104 | 2017 | 3740075550 |
| 314 | 14105 | 2017 | 1279152079 |
| 315 | 14106 | 2017 | 3979945072 |
| 316 | 14107 | 2017 | 3307473487 |
| 317 | 14108 | 2017 | 6230498948 |
| 318 | 14201 | 2017 | 7682327556 |
| 319 | 14202 | 2017 | 2832109866 |
| 320 | 14203 | 2017 | 1846550611 |
| 321 | 14204 | 2017 | 5783758517 |
| 322 | 15101 | 2017 | 55532177025 |
| 323 | 15102 | 2017 | 279202446 |
| 324 | 15201 | 2017 | 537221762 |
| 326 | 16101 | 2017 | 42867130063 |
| 327 | 16102 | 2017 | 3604229178 |
| 328 | 16103 | 2017 | 5558803478 |
| 329 | 16104 | 2017 | 1820386198 |
| 330 | 16105 | 2017 | 1283161238 |
| 331 | 16106 | 2017 | 1659661870 |
| 332 | 16107 | 2017 | 2333895558 |
| 333 | 16108 | 2017 | 2806409365 |
| 334 | 16109 | 2017 | 3450799686 |
| 335 | 16201 | 2017 | 1802251665 |
| 336 | 16202 | 2017 | 614036495 |
| 337 | 16203 | 2017 | 2783932983 |
| 338 | 16204 | 2017 | 842304828 |
| 339 | 16205 | 2017 | 819710106 |
| 340 | 16206 | 2017 | 1277329463 |
| 341 | 16207 | 2017 | 965503625 |
| 342 | 16301 | 2017 | 9289995173 |
| 343 | 16302 | 2017 | 4700239750 |
| 344 | 16303 | 2017 | 2105832760 |
| 345 | 16304 | 2017 | 680747063 |
| 346 | 16305 | 2017 | 2096375354 |
3 Nivel nacional URBANO (código 1)
3.1 Construcción de la tabla a correlacionar
Construcción de tablas con frecuencias de respuesta por categoría desde el Censo: Viviendas
Pregunta P01: Tipo de vivienda
Ésta pregunta posee 10 categorías de respuesta:
1 Casa
2 Departamento en edificio
3 Vivienda tradicional indígena (ruka, pae pae u otras)
4 Pieza en casa antigua o en conventillo
5 Mediagua, mejora, rancho o choza
6 Móvil (carpa, casa rodante o similar)
7 Otro tipo de vivienda particular
8 Vivienda colectiva
9 Operativo personas en tránsito (no es vivienda)
10 Operativo calle (no es vivienda)
Generación de tabla de contingencia para la variable P01
Leemos las respuestas a la pregunta P01 del censo de viviendas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría
# más adelante utilizaremos éste dataframe para calcular la población por comuna:
# x <- import("../Microdato_Censo2017-Personas.csv")
tabla_con_clave <- readRDS("censos/censo_viviendas_con_clave_17.rds")
tabla_con_clave_u <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 1)
b <- tabla_con_clave_u$COMUNA
c <- tabla_con_clave_u$P01
cross_tab = xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"
d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 1)
for(i in 2:10){
d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}
# Agregamos un cero a los códigos comunales de 4 dígitos, que queda en la columna llamada **código**:
codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[31] <- "código"
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(3,6,9,12,15,18,21,24,27),drop=FALSE]
names(comuna_corr )[2] <- "Casa"
names(comuna_corr )[4] <- "Departamento en edificio"
names(comuna_corr )[6] <- "Vivienda tradicional indígena"
names(comuna_corr )[8] <- "Pieza en casa antigua o en conventillo"
names(comuna_corr )[10] <- "Mediagua, mejora, rancho o choza"
names(comuna_corr )[12] <- "(carpa, casa rodante o similar)"
names(comuna_corr )[14] <- "Otro tipo de vivienda particular"
names(comuna_corr )[16] <- "Vivienda colectiva"
names(comuna_corr )[18] <- "Operativo personas en tránsito (no es vivienda)"
names(comuna_corr )[20] <- "Operativo calle (no es vivienda)"
names(comuna_corr )[21] <- "año"
comuna_corr_urbano <- comuna_corr[,-c(1,3,5,7,9,11,13,15,17,19),drop=FALSE]
kbl(head(comuna_corr_urbano,50)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| Casa | Departamento en edificio | Vivienda tradicional indígena | Pieza en casa antigua o en conventillo | Mediagua, mejora, rancho o choza | (carpa, casa rodante o similar) | Otro tipo de vivienda particular | Vivienda colectiva | Operativo personas en tránsito (no es vivienda) | Operativo calle (no es vivienda) | año | código |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 37206 | 22525 | 18 | 4478 | 357 | 38 | 640 | 236 | 1 | 1 | 2017 | 01101 |
| 26357 | 4142 | 13 | 445 | 1750 | 24 | 348 | 11 | NA | 1 | 2017 | 01107 |
| 2978 | 3 | 3 | 209 | 88 | 2 | 62 | 22 | 1 | NA | NA | 01401 |
| 476 | 1 | 6 | 6 | 37 | NA | 14 | 3 | NA | NA | NA | 01404 |
| 1898 | 5 | 2 | 26 | 92 | 1 | 30 | 13 | NA | NA | NA | 01405 |
| 79530 | 27939 | 26 | 744 | 2694 | 38 | 617 | 164 | 1 | 1 | 2017 | 02101 |
| 2708 | 471 | 1 | 13 | 178 | 4 | 31 | 234 | 1 | NA | NA | 02102 |
| 3731 | 3 | 2 | 15 | 94 | 3 | 37 | 20 | 1 | 1 | 2017 | 02104 |
| 46279 | 3683 | 27 | 1585 | 345 | 16 | 778 | 332 | 1 | 1 | 2017 | 02201 |
| 1572 | 2 | 11 | 145 | 53 | NA | 81 | 115 | 1 | 1 | 2017 | 02203 |
| 7808 | 1110 | NA | 33 | 65 | 11 | 70 | 48 | 1 | 1 | 2017 | 02301 |
| 1656 | 3 | 1 | 22 | 4 | 1 | 22 | 84 | NA | NA | NA | 02302 |
| 44851 | 6812 | 5 | 351 | 1329 | 35 | 152 | 106 | NA | 1 | 2017 | 03101 |
| 6903 | 52 | NA | 31 | 198 | 33 | 91 | 33 | NA | 1 | 2017 | 03102 |
| 3114 | 3 | 1 | 34 | 89 | 1 | 9 | 5 | NA | 1 | 2017 | 03103 |
| 4066 | 74 | NA | 5 | 66 | 1 | 12 | 28 | NA | NA | NA | 03201 |
| 5549 | 510 | NA | 23 | 14 | 1 | 23 | 96 | NA | NA | NA | 03202 |
| 15367 | 511 | 10 | 62 | 133 | 14 | 66 | 53 | 1 | 1 | 2017 | 03301 |
| 1689 | NA | NA | NA | 54 | NA | 7 | 8 | NA | NA | NA | 03303 |
| 3417 | 187 | 2 | 7 | 102 | 3 | 24 | 24 | 1 | 1 | 2017 | 03304 |
| 60391 | 17590 | 4 | 166 | 144 | 31 | 281 | 180 | NA | 1 | 2017 | 04101 |
| 71679 | 9190 | 8 | 277 | 403 | 13 | 337 | 156 | 1 | 1 | 2017 | 04102 |
| 3690 | 24 | 1 | 11 | 39 | NA | 27 | 15 | NA | NA | NA | 04103 |
| 548 | NA | NA | 3 | 3 | NA | 1 | 2 | NA | NA | NA | 04104 |
| 6048 | 58 | 1 | 14 | 43 | 3 | 12 | 23 | NA | NA | NA | 04106 |
| 7404 | 212 | 1 | 39 | 157 | 12 | 42 | 24 | NA | NA | NA | 04201 |
| 970 | NA | NA | 4 | 23 | 1 | 5 | 6 | NA | NA | NA | 04202 |
| 10338 | 10 | 1 | 22 | 102 | 2 | 40 | 46 | NA | 1 | 2017 | 04203 |
| 5669 | 132 | NA | 16 | 113 | 14 | 31 | 69 | NA | 1 | 2017 | 04204 |
| 28797 | 1575 | 2 | 127 | 279 | 18 | 137 | 44 | 1 | 1 | 2017 | 04301 |
| 2598 | 1 | NA | 5 | 21 | 3 | 12 | 15 | NA | NA | NA | 04302 |
| 5313 | NA | NA | 25 | 159 | NA | 15 | 7 | NA | NA | NA | 04303 |
| 2359 | 1 | NA | 5 | 47 | 8 | 5 | 4 | NA | 1 | 2017 | 04304 |
| 82486 | 30689 | 17 | 714 | 1181 | 24 | 500 | 359 | 1 | 1 | 2017 | 05101 |
| 5268 | 890 | NA | 28 | 39 | 5 | 16 | 10 | NA | 1 | 2017 | 05102 |
| 10396 | 8548 | 4 | 45 | 91 | 1 | 121 | 22 | NA | NA | NA | 05103 |
| 13424 | 1759 | NA | 15 | 168 | 4 | 146 | 15 | NA | 1 | 2017 | 05105 |
| 13280 | 1315 | 2 | 43 | 189 | 11 | 89 | 23 | 1 | 1 | 2017 | 05107 |
| 77662 | 67357 | 18 | 327 | 1024 | 5 | 451 | 273 | 1 | 1 | 2017 | 05109 |
| 2586 | 1 | 31 | 18 | 23 | 4 | 60 | 112 | NA | NA | NA | 05201 |
| 18093 | 3763 | 1 | 86 | 56 | 14 | 56 | 61 | 1 | 1 | 2017 | 05301 |
| 3844 | NA | NA | 13 | 52 | NA | 12 | 4 | NA | NA | NA | 05302 |
| 2748 | NA | NA | 6 | 36 | 2 | 4 | 6 | NA | NA | NA | 05303 |
| 4005 | 1 | NA | 15 | 21 | NA | 6 | 3 | NA | NA | NA | 05304 |
| 8627 | 1261 | NA | 24 | 84 | 5 | 24 | 11 | 1 | 1 | 2017 | 05401 |
| 3906 | 312 | NA | 20 | 45 | NA | 18 | 10 | NA | NA | NA | 05402 |
| 3064 | 2278 | NA | 2 | 31 | NA | 10 | 8 | NA | NA | NA | 05403 |
| 1747 | 1 | NA | 7 | 34 | NA | 9 | 11 | NA | NA | NA | 05404 |
| 4423 | 681 | NA | 5 | 23 | 4 | 18 | 7 | NA | NA | NA | 05405 |
| 24824 | 3435 | 3 | 57 | 149 | 3 | 78 | 45 | NA | 1 | 2017 | 05501 |
3.1.1 Unión de frecuencias con ingresos expandidos:
3.1.1.1 Ingresos expandidos:
urb <- readRDS("Ingresos_expandidos_urbano_17.rds")
head(urb,5)## código año ingresos_expandidos
## 1 01101 2017 71930106513
## 2 01107 2017 33766585496
## 3 01401 2017 4966851883
## 7 01405 2017 3068247619
## 8 02101 2017 133249367039
3.1.1.2 Generación de tabla a correlacionar:
union_final_urb = merge( x = comuna_corr_urbano, y = urb, by = "código", all.x = TRUE)
union_final_urb = union_final_urb[!is.na(union_final_urb$ingresos_expandidos),]
union_final_urb <- union_final_urb[,-c(12,13)]
kbl(union_final_urb) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| código | Casa | Departamento en edificio | Vivienda tradicional indígena | Pieza en casa antigua o en conventillo | Mediagua, mejora, rancho o choza | (carpa, casa rodante o similar) | Otro tipo de vivienda particular | Vivienda colectiva | Operativo personas en tránsito (no es vivienda) | Operativo calle (no es vivienda) | ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 01101 | 37206 | 22525 | 18 | 4478 | 357 | 38 | 640 | 236 | 1 | 1 | 71930106513 |
| 2 | 01107 | 26357 | 4142 | 13 | 445 | 1750 | 24 | 348 | 11 | NA | 1 | 33766585496 |
| 3 | 01401 | 2978 | 3 | 3 | 209 | 88 | 2 | 62 | 22 | 1 | NA | 4966851883 |
| 5 | 01405 | 1898 | 5 | 2 | 26 | 92 | 1 | 30 | 13 | NA | NA | 3068247619 |
| 6 | 02101 | 79530 | 27939 | 26 | 744 | 2694 | 38 | 617 | 164 | 1 | 1 | 133249367039 |
| 7 | 02102 | 2708 | 471 | 1 | 13 | 178 | 4 | 31 | 234 | 1 | NA | 4979702302 |
| 8 | 02104 | 3731 | 3 | 2 | 15 | 94 | 3 | 37 | 20 | 1 | 1 | 5109282942 |
| 9 | 02201 | 46279 | 3683 | 27 | 1585 | 345 | 16 | 778 | 332 | 1 | 1 | 71981127235 |
| 10 | 02203 | 1572 | 2 | 11 | 145 | 53 | NA | 81 | 115 | 1 | 1 | 4869699464 |
| 11 | 02301 | 7808 | 1110 | NA | 33 | 65 | 11 | 70 | 48 | 1 | 1 | 7207910819 |
| 12 | 02302 | 1656 | 3 | 1 | 22 | 4 | 1 | 22 | 84 | NA | NA | 3084818966 |
| 13 | 03101 | 44851 | 6812 | 5 | 351 | 1329 | 35 | 152 | 106 | NA | 1 | 52819016037 |
| 14 | 03102 | 6903 | 52 | NA | 31 | 198 | 33 | 91 | 33 | NA | 1 | 5628052276 |
| 15 | 03103 | 3114 | 3 | 1 | 34 | 89 | 1 | 9 | 5 | NA | 1 | 4671058718 |
| 16 | 03201 | 4066 | 74 | NA | 5 | 66 | 1 | 12 | 28 | NA | NA | 3499391196 |
| 17 | 03202 | 5549 | 510 | NA | 23 | 14 | 1 | 23 | 96 | NA | NA | 4895805596 |
| 18 | 03301 | 15367 | 511 | 10 | 62 | 133 | 14 | 66 | 53 | 1 | 1 | 16404810756 |
| 19 | 03303 | 1689 | NA | NA | NA | 54 | NA | 7 | 8 | NA | NA | 2035200054 |
| 20 | 03304 | 3417 | 187 | 2 | 7 | 102 | 3 | 24 | 24 | 1 | 1 | 3424422750 |
| 21 | 04101 | 60391 | 17590 | 4 | 166 | 144 | 31 | 281 | 180 | NA | 1 | 61749247282 |
| 22 | 04102 | 71679 | 9190 | 8 | 277 | 403 | 13 | 337 | 156 | 1 | 1 | 61277269093 |
| 23 | 04103 | 3690 | 24 | 1 | 11 | 39 | NA | 27 | 15 | NA | NA | 2855312920 |
| 24 | 04104 | 548 | NA | NA | 3 | 3 | NA | 1 | 2 | NA | NA | 908664019 |
| 25 | 04106 | 6048 | 58 | 1 | 14 | 43 | 3 | 12 | 23 | NA | NA | 7058750373 |
| 26 | 04201 | 7404 | 212 | 1 | 39 | 157 | 12 | 42 | 24 | NA | NA | 8703433491 |
| 27 | 04202 | 970 | NA | NA | 4 | 23 | 1 | 5 | 6 | NA | NA | 2122281844 |
| 28 | 04203 | 10338 | 10 | 1 | 22 | 102 | 2 | 40 | 46 | NA | 1 | 6098444926 |
| 29 | 04204 | 5669 | 132 | NA | 16 | 113 | 14 | 31 | 69 | NA | 1 | 7690585032 |
| 30 | 04301 | 28797 | 1575 | 2 | 127 | 279 | 18 | 137 | 44 | 1 | 1 | 31197719080 |
| 31 | 04302 | 2598 | 1 | NA | 5 | 21 | 3 | 12 | 15 | NA | NA | 3124505460 |
| 32 | 04303 | 5313 | NA | NA | 25 | 159 | NA | 15 | 7 | NA | NA | 6930326684 |
| 33 | 04304 | 2359 | 1 | NA | 5 | 47 | 8 | 5 | 4 | NA | 1 | 2328107498 |
| 34 | 05101 | 82486 | 30689 | 17 | 714 | 1181 | 24 | 500 | 359 | 1 | 1 | 90946261553 |
| 35 | 05102 | 5268 | 890 | NA | 28 | 39 | 5 | 16 | 10 | NA | 1 | 9352095757 |
| 36 | 05103 | 10396 | 8548 | 4 | 45 | 91 | 1 | 121 | 22 | NA | NA | 14075920021 |
| 37 | 05105 | 13424 | 1759 | NA | 15 | 168 | 4 | 146 | 15 | NA | 1 | 5490274928 |
| 38 | 05107 | 13280 | 1315 | 2 | 43 | 189 | 11 | 89 | 23 | 1 | 1 | 9839456903 |
| 39 | 05109 | 77662 | 67357 | 18 | 327 | 1024 | 5 | 451 | 273 | 1 | 1 | 118563074323 |
| 41 | 05301 | 18093 | 3763 | 1 | 86 | 56 | 14 | 56 | 61 | 1 | 1 | 23711104774 |
| 42 | 05302 | 3844 | NA | NA | 13 | 52 | NA | 12 | 4 | NA | NA | 3654416747 |
| 43 | 05303 | 2748 | NA | NA | 6 | 36 | 2 | 4 | 6 | NA | NA | 2855998928 |
| 44 | 05304 | 4005 | 1 | NA | 15 | 21 | NA | 6 | 3 | NA | NA | 4140022481 |
| 45 | 05401 | 8627 | 1261 | NA | 24 | 84 | 5 | 24 | 11 | 1 | 1 | 9183080280 |
| 46 | 05402 | 3906 | 312 | NA | 20 | 45 | NA | 18 | 10 | NA | NA | 5094117762 |
| 47 | 05403 | 3064 | 2278 | NA | 2 | 31 | NA | 10 | 8 | NA | NA | 1921527704 |
| 48 | 05404 | 1747 | 1 | NA | 7 | 34 | NA | 9 | 11 | NA | NA | 2333781007 |
| 49 | 05405 | 4423 | 681 | NA | 5 | 23 | 4 | 18 | 7 | NA | NA | 2160521991 |
| 50 | 05501 | 24824 | 3435 | 3 | 57 | 149 | 3 | 78 | 45 | NA | 1 | 26131733924 |
| 51 | 05502 | 14051 | 2970 | 1 | 143 | 190 | 8 | 38 | 13 | NA | 1 | 14297866792 |
| 52 | 05503 | 3904 | 2 | NA | 19 | 80 | NA | 17 | 6 | NA | NA | 4828872604 |
| 53 | 05504 | 6727 | 267 | NA | 10 | 59 | 1 | 17 | 3 | NA | NA | 7414857001 |
| 54 | 05506 | 6103 | 59 | NA | 18 | 88 | 3 | 37 | 9 | 1 | 1 | 5749381300 |
| 55 | 05601 | 26060 | 3326 | 8 | 117 | 334 | 9 | 125 | 82 | NA | 1 | 22527241144 |
| 56 | 05602 | 11452 | 5328 | 1 | 8 | 62 | 3 | 49 | 9 | NA | NA | 5398446270 |
| 57 | 05603 | 14279 | 279 | NA | 52 | 194 | 2 | 131 | 17 | NA | NA | 5569658994 |
| 58 | 05604 | 16109 | 915 | 6 | 23 | 123 | 7 | 100 | 45 | NA | 1 | 4315799297 |
| 59 | 05605 | 16799 | 2380 | 5 | 35 | 203 | 5 | 83 | 26 | NA | 1 | 3816682340 |
| 60 | 05606 | 3547 | 807 | NA | 2 | 16 | 2 | 8 | 3 | NA | NA | 4408732520 |
| 61 | 05701 | 21505 | 3206 | 1 | 121 | 166 | 20 | 92 | 35 | NA | 1 | 23208536043 |
| 62 | 05702 | 2599 | 4 | 1 | 6 | 34 | 1 | 6 | 6 | NA | NA | 3264869972 |
| 63 | 05703 | 5645 | 586 | 2 | 22 | 93 | NA | 16 | 11 | NA | 1 | 7275684301 |
| 64 | 05704 | 1274 | NA | NA | 6 | 31 | NA | 2 | 2 | NA | NA | 2385858928 |
| 65 | 05705 | 2408 | NA | NA | 7 | 21 | 5 | 8 | 15 | NA | NA | 5187514898 |
| 66 | 05706 | 3121 | 291 | NA | 10 | 45 | 1 | 10 | 2 | NA | NA | 3907844674 |
| 67 | 05801 | 43796 | 10967 | 8 | 78 | 401 | 9 | 133 | 32 | NA | 1 | 52247193426 |
| 68 | 05802 | 12775 | 936 | NA | 43 | 89 | 2 | 37 | 24 | NA | NA | 14176705125 |
| 69 | 05803 | 5629 | 11 | 2 | 21 | 130 | 1 | 60 | 5 | NA | NA | 5149662271 |
| 70 | 05804 | 38507 | 5331 | 6 | 65 | 372 | 2 | 115 | 45 | NA | 1 | 45800670899 |
| 71 | 06101 | 67528 | 19303 | 10 | 394 | 376 | 20 | 225 | 136 | NA | NA | 76977097284 |
| 72 | 06102 | 2299 | NA | NA | 8 | 50 | NA | 3 | 4 | NA | NA | 3758801352 |
| 73 | 06103 | 1177 | 32 | NA | 5 | 26 | NA | 2 | 3 | NA | NA | 1651985453 |
| 74 | 06104 | 3970 | NA | 1 | 7 | 78 | NA | 15 | 3 | NA | NA | 5466110795 |
| 75 | 06105 | 5658 | 93 | NA | 13 | 153 | 1 | 11 | 5 | NA | NA | 6402533884 |
| 76 | 06106 | 9368 | 420 | 1 | 129 | 205 | 2 | 37 | 7 | NA | 1 | 10426820415 |
| 77 | 06107 | 3341 | 142 | NA | 19 | 69 | 2 | 15 | 9 | NA | NA | 6894533314 |
| 78 | 06108 | 18678 | 140 | 1 | 34 | 196 | 12 | 61 | 19 | NA | NA | 16602037093 |
| 79 | 06109 | 1769 | NA | NA | 10 | 78 | 1 | 2 | 3 | NA | 1 | 2863689033 |
| 80 | 06110 | 6444 | 505 | NA | 35 | 199 | 2 | 31 | 8 | NA | 1 | 7392597596 |
| 81 | 06111 | 3000 | 58 | 2 | 28 | 88 | 1 | 8 | 4 | NA | NA | 4054025678 |
| 82 | 06112 | 3920 | 49 | 1 | 28 | 89 | NA | 10 | 5 | NA | NA | 3559462966 |
| 83 | 06113 | 3200 | 4 | NA | 15 | 91 | NA | 13 | 8 | NA | NA | 4616762518 |
| 84 | 06114 | 2505 | NA | NA | 34 | 52 | NA | 5 | 7 | NA | NA | 2741286093 |
| 85 | 06115 | 15260 | 353 | 2 | 138 | 301 | 9 | 55 | 17 | NA | 1 | 17273974762 |
| 86 | 06116 | 5004 | 3 | NA | 22 | 153 | 2 | 22 | 16 | NA | 1 | 8078983811 |
| 87 | 06117 | 9201 | 58 | 1 | 56 | 116 | 7 | 24 | 16 | 1 | 1 | 13358975033 |
| 88 | 06201 | 9025 | 22 | 1 | 36 | 133 | 1 | 64 | 21 | NA | NA | 5643258336 |
| 89 | 06202 | 525 | NA | NA | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | NA | NA | 891866686 |
| 90 | 06203 | 1404 | 1 | NA | 4 | 13 | NA | 3 | 9 | NA | NA | 1881627117 |
| 91 | 06204 | 1422 | 1 | NA | 5 | 57 | 2 | 7 | 6 | NA | NA | 2458260033 |
| 92 | 06206 | 804 | NA | NA | NA | 15 | NA | 3 | 6 | NA | NA | 1475951353 |
| 93 | 06301 | 20530 | 3360 | 2 | 41 | 219 | 2 | 79 | 41 | NA | 1 | 24041131495 |
| 94 | 06302 | 3162 | NA | NA | 8 | 74 | NA | 11 | 3 | NA | NA | 3691714537 |
| 95 | 06303 | 7099 | 110 | 1 | 33 | 150 | 1 | 26 | 9 | NA | 1 | 9228754903 |
| 96 | 06304 | 978 | NA | NA | 1 | 28 | NA | 2 | 5 | NA | NA | 1611947197 |
| 97 | 06305 | 3930 | 24 | NA | 19 | 78 | 1 | 22 | 8 | NA | 1 | 4386786331 |
| 98 | 06306 | 1211 | NA | NA | NA | 15 | 2 | 3 | 1 | NA | NA | 3079870843 |
| 99 | 06307 | 2466 | 15 | NA | 4 | 105 | NA | 10 | 4 | NA | NA | 2923796850 |
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| 101 | 06310 | 7080 | 1152 | NA | 37 | 73 | NA | 35 | 26 | NA | 1 | 11393463346 |
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| 187 | 09203 | 5354 | 15 | 2 | 4 | 49 | NA | 34 | 5 | NA | NA | 4084643011 |
| 188 | 09204 | 1411 | 1 | NA | 7 | 23 | NA | 4 | 2 | NA | NA | 2072995481 |
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| 204 | 10201 | 12743 | 192 | NA | 33 | 88 | 1 | 112 | 76 | 1 | 1 | 15304799118 |
| 205 | 10202 | 10819 | 97 | 2 | 42 | 54 | NA | 53 | 30 | NA | 1 | 8960055930 |
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| 209 | 10207 | 938 | 1 | NA | NA | 3 | NA | 6 | 9 | NA | 1 | 987644627 |
| 210 | 10208 | 6576 | 43 | NA | 20 | 59 | 1 | 22 | 38 | 1 | 1 | 6579532876 |
| 211 | 10209 | 1095 | 9 | NA | 1 | 6 | 2 | 5 | 8 | NA | NA | 2572844097 |
| 212 | 10210 | 1312 | 1 | NA | 1 | 6 | NA | 5 | 14 | NA | NA | 2996397098 |
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| 215 | 10303 | 4933 | 72 | 1 | 11 | 68 | NA | 33 | 10 | NA | 1 | 6161043438 |
| 216 | 10304 | 1797 | 1 | NA | 6 | 15 | NA | 5 | 9 | NA | NA | 2689725003 |
| 217 | 10305 | 2530 | 49 | NA | 1 | 36 | 1 | 16 | 5 | NA | NA | 3896715111 |
| 218 | 10306 | 1651 | NA | NA | 1 | 22 | NA | 12 | 1 | NA | NA | 1674503801 |
| 219 | 10307 | 1666 | NA | 1 | 3 | 23 | NA | 6 | 3 | NA | NA | 1962995435 |
| 224 | 11101 | 18028 | 440 | 1 | 96 | 216 | 9 | 106 | 95 | 1 | 1 | 18912283227 |
| 225 | 11201 | 7673 | 30 | NA | 19 | 68 | 4 | 67 | 52 | 1 | NA | 7375332218 |
| 226 | 11202 | 1648 | 2 | NA | 2 | 13 | 1 | 9 | 50 | 1 | NA | 1642095149 |
| 228 | 11301 | 1248 | 5 | NA | NA | 12 | NA | 14 | 31 | NA | NA | 1224029692 |
| 229 | 11401 | 1368 | 5 | NA | 8 | 13 | NA | 16 | 26 | NA | NA | 1622211456 |
| 230 | 12101 | 43387 | 2361 | 3 | 107 | 178 | 7 | 263 | 187 | 1 | 1 | 51552266922 |
| 232 | 12301 | 2357 | 13 | NA | 2 | 7 | 1 | 7 | 53 | 1 | NA | 3034981682 |
| 233 | 12401 | 7846 | 21 | NA | 10 | 20 | 1 | 61 | 86 | NA | 1 | 7233637635 |
| 234 | 13101 | 30398 | 154396 | 56 | 7688 | 91 | 8 | 626 | 365 | 1 | 1 | 182367246208 |
| 235 | 13102 | 18021 | 5664 | 7 | 391 | 298 | 5 | 145 | 16 | NA | 1 | 22371586546 |
| 236 | 13103 | 33056 | 3346 | 10 | 669 | 659 | 4 | 272 | 4 | NA | 1 | 35892031153 |
| 237 | 13104 | 30315 | 6064 | 4 | 640 | 434 | 1 | 277 | 24 | NA | 1 | 39397353402 |
| 238 | 13105 | 38863 | 7774 | 6 | 454 | 547 | 5 | 243 | 49 | NA | 1 | 45770170398 |
| 239 | 13106 | 27036 | 22197 | 20 | 2569 | 306 | 2 | 283 | 73 | 1 | 1 | 50093952387 |
| 240 | 13107 | 23769 | 4205 | 2 | 238 | 563 | 2 | 129 | 6 | NA | 1 | 31106038806 |
| 241 | 13108 | 14906 | 19711 | 16 | 1721 | 53 | 2 | 203 | 54 | NA | 1 | 37720956327 |
| 242 | 13109 | 20923 | 9591 | 7 | 499 | 188 | 4 | 209 | 59 | NA | NA | 33097323323 |
| 243 | 13110 | 90780 | 27549 | 3 | 556 | 597 | 9 | 422 | 75 | NA | 1 | 128231071590 |
| 244 | 13111 | 28074 | 4769 | 5 | 621 | 681 | 2 | 251 | 20 | NA | 1 | 35760286668 |
| 245 | 13112 | 42672 | 6332 | 6 | 261 | 577 | 15 | 149 | 30 | NA | 1 | 41256447003 |
| 246 | 13113 | 24618 | 4829 | NA | 135 | 65 | 1 | 84 | 69 | NA | 1 | 40307459856 |
| 247 | 13114 | 36339 | 81201 | 6 | 119 | 81 | NA | 155 | 106 | 1 | 1 | 134598169599 |
| 248 | 13115 | 21286 | 7251 | NA | 115 | 263 | 2 | 79 | 20 | NA | NA | 36968385127 |
| 249 | 13116 | 22104 | 3756 | 2 | 398 | 346 | 6 | 150 | 12 | NA | 1 | 26099479542 |
| 250 | 13117 | 19608 | 8387 | 10 | 950 | 373 | 4 | 184 | 10 | NA | 1 | 29397444939 |
| 251 | 13118 | 23025 | 19173 | 9 | 424 | 238 | 8 | 208 | 36 | NA | NA | 40285970358 |
| 252 | 13119 | 140080 | 18961 | 10 | 367 | 604 | 9 | 306 | 52 | NA | 1 | 187034167391 |
| 253 | 13120 | 23091 | 68682 | 6 | 187 | 11 | 1 | 143 | 127 | 1 | 1 | 88804766896 |
| 254 | 13121 | 24903 | 4183 | 4 | 354 | 264 | 1 | 181 | 16 | NA | 1 | 32058321741 |
| 255 | 13122 | 58670 | 9387 | 14 | 1052 | 821 | 11 | 421 | 18 | NA | 1 | 77691132095 |
| 256 | 13123 | 8861 | 61591 | 1 | 154 | 2 | 3 | 126 | 227 | NA | 1 | 73330144381 |
| 257 | 13124 | 54993 | 11321 | 9 | 553 | 446 | 9 | 266 | 16 | 1 | 1 | 73825647438 |
| 258 | 13125 | 47848 | 13704 | 6 | 266 | 303 | 8 | 134 | 9 | NA | 1 | 80689241762 |
| 259 | 13126 | 25562 | 11703 | 4 | 1089 | 311 | NA | 282 | 38 | NA | 1 | 34298531093 |
| 260 | 13127 | 32896 | 13174 | 29 | 3118 | 486 | 12 | 398 | 65 | NA | 1 | 54458123369 |
| 261 | 13128 | 33666 | 8245 | 3 | 511 | 559 | 4 | 177 | 9 | NA | 1 | 43262464632 |
| 262 | 13129 | 22688 | 6661 | 2 | 409 | 170 | 1 | 140 | 25 | NA | 1 | 31753732439 |
| 263 | 13130 | 15538 | 26586 | 1 | 448 | 121 | NA | 199 | 54 | 1 | 1 | 37960091353 |
| 264 | 13131 | 20057 | 2664 | 3 | 388 | 534 | 1 | 196 | 12 | NA | 1 | 23331343432 |
| 265 | 13132 | 12720 | 18986 | 1 | 3 | 1 | NA | 34 | 32 | 1 | 1 | 42430139879 |
| 266 | 13201 | 153210 | 16741 | 4 | 515 | 688 | 5 | 282 | 61 | NA | 1 | 186533464474 |
| 267 | 13202 | 3424 | NA | 2 | 11 | 72 | NA | 16 | 5 | NA | NA | 8817024774 |
| 268 | 13203 | 3840 | 18 | 1 | 17 | 82 | 2 | 35 | 38 | NA | NA | 6933981276 |
| 269 | 13301 | 31112 | 3435 | 4 | 207 | 442 | 11 | 46 | 22 | 1 | 1 | 43951136523 |
| 270 | 13302 | 25200 | 344 | 1 | 139 | 578 | 13 | 77 | 18 | NA | 1 | 38020316317 |
| 271 | 13303 | 4181 | NA | NA | 19 | 109 | NA | 11 | 21 | NA | NA | 6325126322 |
| 272 | 13401 | 71662 | 14758 | 5 | 629 | 1169 | 16 | 352 | 44 | NA | 1 | 86474375157 |
| 273 | 13402 | 26154 | 58 | NA | 203 | 352 | 4 | 112 | 38 | NA | 1 | 30431412042 |
| 274 | 13403 | 3334 | 3 | NA | 23 | 111 | 1 | 47 | 6 | NA | NA | 7803125477 |
| 275 | 13404 | 13749 | 348 | 3 | 132 | 232 | 8 | 60 | 22 | NA | 1 | 24020488982 |
| 276 | 13501 | 25412 | 3010 | 6 | 105 | 214 | 1 | 78 | 47 | NA | 1 | 36054817558 |
| 277 | 13502 | 1051 | 2 | NA | 3 | 19 | NA | 5 | 20 | NA | NA | 2251756129 |
| 278 | 13503 | 6290 | 180 | NA | 31 | 151 | 1 | 35 | 13 | NA | NA | 8766848005 |
| 279 | 13504 | 2180 | NA | NA | 9 | 64 | NA | 7 | 1 | NA | NA | 3451350898 |
| 280 | 13601 | 16596 | 1479 | 5 | 45 | 204 | NA | 52 | 14 | NA | 1 | 29299162746 |
| 281 | 13602 | 8896 | 731 | NA | 33 | 91 | NA | 20 | 7 | NA | NA | 10693979408 |
| 282 | 13603 | 8320 | NA | 4 | 68 | 142 | 4 | 28 | 6 | 1 | 1 | 8304441408 |
| 283 | 13604 | 17917 | 10 | 1 | 112 | 277 | 2 | 85 | 18 | NA | 1 | 17555873230 |
| 284 | 13605 | 23598 | 2302 | 2 | 107 | 259 | NA | 66 | 22 | NA | NA | 31711490484 |
| 285 | 14101 | 49302 | 4242 | 11 | 266 | 661 | 17 | 1292 | 230 | 1 | 1 | 51277944139 |
| 286 | 14102 | 1414 | NA | 2 | NA | 16 | 1 | 7 | 10 | NA | NA | 1179821617 |
| 287 | 14103 | 4261 | 4 | 2 | 7 | 28 | NA | 15 | 14 | NA | 1 | 4477574931 |
| 288 | 14104 | 3402 | 6 | NA | 17 | 47 | 1 | 15 | 13 | NA | 1 | 4159328181 |
| 289 | 14105 | 1474 | 5 | 1 | NA | 24 | NA | 3 | 2 | NA | NA | 2235081533 |
| 290 | 14106 | 3316 | 1 | NA | 9 | 82 | NA | 21 | 9 | NA | 1 | 5342147079 |
| 291 | 14107 | 4316 | 21 | NA | 14 | 47 | NA | 24 | 18 | 1 | 1 | 4508111622 |
| 292 | 14108 | 6594 | 39 | 1 | 26 | 80 | NA | 44 | 30 | 1 | 1 | 9938682028 |
| 293 | 14201 | 9522 | 230 | 1 | 50 | 97 | NA | 46 | 25 | NA | 1 | 9405987850 |
| 294 | 14202 | 3170 | 3 | NA | 7 | 24 | NA | 55 | 10 | 1 | 1 | 3627119212 |
| 295 | 14203 | 1181 | 1 | NA | 2 | 19 | NA | 7 | 5 | 1 | NA | 2445838259 |
| 296 | 14204 | 6338 | 228 | NA | 21 | 98 | 4 | 28 | 12 | 1 | NA | 8405637271 |
| 297 | 15101 | 51499 | 12756 | 13 | 864 | 559 | 34 | 457 | 215 | 1 | 1 | 68625788545 |
| 298 | 15201 | 451 | 4 | 3 | 15 | 32 | NA | 5 | 11 | 1 | NA | 784324030 |
| 299 | 16101 | 56746 | 3284 | 3 | 416 | 460 | 7 | 330 | 106 | 1 | 1 | 50965643906 |
| 300 | 16102 | 4774 | 156 | 1 | 10 | 152 | 1 | 9 | 7 | NA | 1 | 4829367278 |
| 301 | 16103 | 9106 | 380 | NA | 29 | 167 | NA | 27 | 8 | NA | NA | 8022762560 |
| 302 | 16104 | 1836 | NA | NA | 9 | 38 | NA | 4 | 4 | NA | 1 | 2596282563 |
| 303 | 16105 | 1460 | NA | NA | 1 | 68 | NA | 9 | 3 | NA | NA | 2213691761 |
| 304 | 16106 | 2488 | NA | NA | 5 | 24 | NA | 11 | 4 | NA | NA | 1901248804 |
| 305 | 16107 | 5343 | 9 | NA | 12 | 71 | NA | 44 | 4 | NA | NA | 4477425886 |
| 306 | 16108 | 2571 | 1 | 1 | 9 | 74 | NA | 15 | 2 | NA | NA | 3269367252 |
| 307 | 16109 | 5491 | 42 | 2 | 16 | 75 | 3 | 19 | 13 | NA | NA | 4599738091 |
| 308 | 16201 | 3886 | 23 | 1 | 13 | 153 | 1 | 13 | 11 | NA | 1 | 2932397811 |
| 309 | 16202 | 786 | NA | NA | 5 | 15 | NA | 2 | 9 | NA | NA | 1300549630 |
| 310 | 16203 | 3829 | 12 | NA | 19 | 84 | NA | 22 | 10 | 1 | NA | 4748629723 |
| 311 | 16204 | 582 | NA | NA | 4 | 24 | NA | 3 | 2 | NA | NA | 1571687052 |
| 312 | 16205 | 680 | NA | NA | 1 | 43 | NA | NA | 3 | NA | NA | 957181342 |
| 313 | 16206 | 652 | NA | NA | NA | 17 | NA | 2 | 4 | NA | NA | 1650320432 |
| 314 | 16207 | 719 | NA | NA | NA | 13 | NA | 2 | 2 | NA | NA | 1181211462 |
| 315 | 16301 | 12129 | 446 | NA | 66 | 81 | 1 | 35 | 15 | NA | 1 | 13391296803 |
| 316 | 16302 | 3101 | 5 | NA | 3 | 47 | NA | 6 | 4 | NA | NA | 5741254097 |
| 317 | 16303 | 508 | NA | NA | 1 | 8 | NA | 2 | 4 | NA | 1 | 2639471976 |
| 318 | 16304 | 884 | 1 | NA | 2 | 9 | NA | 4 | 4 | NA | NA | 1118324609 |
| 319 | 16305 | 1734 | NA | NA | 6 | 40 | NA | 2 | 2 | NA | NA | 3088800683 |
3.1.1.3 Tabla a correlacionar:
#union_final_urb_corr <- union_final_urb[,-c(1)]
write_xlsx(union_final_urb, "P01_urbano.xlsx")3.1.1.4 Estadísticos básicos de nuestras frecuencias
data_sum <- summary(union_final_urb)
kbl(head(data_sum)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "500px")| código | Casa | Departamento en edificio | Vivienda tradicional indígena | Pieza en casa antigua o en conventillo | Mediagua, mejora, rancho o choza | (carpa, casa rodante o similar) | Otro tipo de vivienda particular | Vivienda colectiva | Operativo personas en tránsito (no es vivienda) | Operativo calle (no es vivienda) | ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Length:310 | Min. : 451 | Min. : 1 | Min. : 1.000 | Min. : 1.0 | Min. : 1.0 | Min. : 1.000 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. :1 | Min. :1 | Min. :7.054e+08 | |
| Class :character | 1st Qu.: 2358 | 1st Qu.: 6 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 6.0 | 1st Qu.: 28.5 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 9.00 | 1st Qu.: 6.00 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:2.954e+09 | |
| Mode :character | Median : 5528 | Median : 140 | Median : 2.000 | Median : 19.5 | Median : 76.0 | Median : 3.000 | Median : 24.50 | Median : 11.00 | Median :1 | Median :1 | Median :5.697e+09 | |
| NA | Mean : 13722 | Mean : 4552 | Mean : 4.639 | Mean : 169.0 | Mean : 163.4 | Mean : 5.941 | Mean : 81.08 | Mean : 32.67 | Mean :1 | Mean :1 | Mean :1.784e+10 | |
| NA | 3rd Qu.: 15966 | 3rd Qu.: 3360 | 3rd Qu.: 5.000 | 3rd Qu.: 91.5 | 3rd Qu.: 170.8 | 3rd Qu.: 8.000 | 3rd Qu.: 79.50 | 3rd Qu.: 30.00 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1.857e+10 | |
| NA | Max. :153210 | Max. :154396 | Max. :56.000 | Max. :7688.0 | Max. :2694.0 | Max. :38.000 | Max. :1292.00 | Max. :365.00 | Max. :1 | Max. :1 | Max. :1.870e+11 |
3.1.1.5 Gráficas:
df_2017_fig <- union_final_urb fig <- plot_ly(df_2017_fig, x = df_2017_fig$código, y = df_2017_fig[,2]
, name = colnames(df_2017_fig[2]), type = 'scatter', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
grafica_fn <- function(g){
fig <<- fig %>% add_trace(y = ~df_2017_fig[,g]
, name = colnames(df_2017_fig[g]), mode = 'lines',
width=5000, height=400)
}
for (g in 3:(ncol(union_final_urb))) {
grafica_fn(g)
}
fig <- fig %>% layout(autosize = T)
fig union_final_urb <- df_2017_fig4 \(\tau\)
df_2017_2f <- filter(union_final_urb, union_final_urb$ingresos_expandidos != 'is.na')my_data <- df_2017_2f[, -c(1,12)]
tabla <- cor(x=my_data, y=df_2017_2f$ingresos_expandidos, method=c("kendall"), use = "pairwise")## Warning in cor(x = my_data, y = df_2017_2f$ingresos_expandidos, method =
## c("kendall"), : the standard deviation is zero
## Warning in cor(x = my_data, y = df_2017_2f$ingresos_expandidos, method =
## c("kendall"), : the standard deviation is zero
tabla <- tabla[-c(9,10), ]
tabla <- as.data.frame(tabla)names(tabla)[1] <- "Correlación"
saveRDS(tabla,"tablas_de_corr/C_P01_URBANO.rds")tabla %>% rownames_to_column("Tipo de vivienda")%>%
mutate(Correlación = cell_spec(Correlación, background=ifelse(Correlación == max(Correlación), "#fc0303", "#5cb81f"))) %>%
kbl(booktabs = T, linesep = "", escape=FALSE) %>%
kable_paper(full_width = F) %>%
column_spec(1, color = "black")%>%
column_spec(2, color = "white")| Tipo de vivienda | Correlación |
|---|---|
| Casa | 0.816352950174362 |
| Departamento en edificio | 0.676364947649096 |
| Vivienda tradicional indígena | 0.52578415949462 |
| Pieza en casa antigua o en conventillo | 0.723335593748189 |
| Mediagua, mejora, rancho o choza | 0.609092785451024 |
| (carpa, casa rodante o similar) | 0.4072476030782 |
| Otro tipo de vivienda particular | 0.721857260281155 |
| Vivienda colectiva | 0.513870008636653 |
union_final_urb_corr <- union_final_urb[,-c(1)]5 Nivel nacional RURAL (código 2)
5.1 Construcción de la tabla a correlacionar
Construcción de tablas con frecuencias de respuesta por categoría desde el Censo: Viviendas
Pregunta P01: Tipo de vivienda
Ésta pregunta posee 10 categorías de respuesta:
1 Casa
2 Departamento en edificio
3 Vivienda tradicional indígena (ruka, pae pae u otras)
4 Pieza en casa antigua o en conventillo
5 Mediagua, mejora, rancho o choza
6 Móvil (carpa, casa rodante o similar)
7 Otro tipo de vivienda particular
8 Vivienda colectiva
9 Operativo personas en tránsito (no es vivienda)
10 Operativo calle (no es vivienda)
Generación de tabla de contingencia para la variable P01
Leemos las respuestas a la pregunta P01 del censo de viviendas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría
# más adelante utilizaremos éste dataframe para calcular la población por comuna:
# x <- import("../Microdato_Censo2017-Personas.csv")
tabla_con_clave <- readRDS("censos/censo_viviendas_con_clave_17.rds")
tabla_con_clave_u <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 2)
b <- tabla_con_clave_u$COMUNA
c <- tabla_con_clave_u$P01
cross_tab = xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"
d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 1)
for(i in 2:10){
d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}
# Agregamos un cero a los códigos comunales de 4 dígitos, que queda en la columna llamada **código**:
codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[31] <- "código"
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(3,6,9,12,15,18,21,24,27),drop=FALSE]
names(comuna_corr )[2] <- "Casa"
names(comuna_corr )[4] <- "Departamento en edificio"
names(comuna_corr )[6] <- "Vivienda tradicional indígena"
names(comuna_corr )[8] <- "Pieza en casa antigua o en conventillo"
names(comuna_corr )[10] <- "Mediagua, mejora, rancho o choza"
names(comuna_corr )[12] <- "(carpa, casa rodante o similar)"
names(comuna_corr )[14] <- "Otro tipo de vivienda particular"
names(comuna_corr )[16] <- "Vivienda colectiva"
names(comuna_corr )[18] <- "Operativo personas en tránsito (no es vivienda)"
names(comuna_corr )[20] <- "Operativo calle (no es vivienda)"
names(comuna_corr )[21] <- "año"
comuna_corr_rural <- comuna_corr[,-c(1,3,5,7,9,11,13,15,17,19),drop=FALSE]
kbl(head(comuna_corr_rural,50)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| Casa | Departamento en edificio | Vivienda tradicional indígena | Pieza en casa antigua o en conventillo | Mediagua, mejora, rancho o choza | (carpa, casa rodante o similar) | Otro tipo de vivienda particular | Vivienda colectiva | Operativo personas en tránsito (no es vivienda) | Operativo calle (no es vivienda) | año | código |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1177 | NA | 2 | 11 | 229 | 17 | 27 | 25 | NA | NA | NA | 01101 |
| 53 | NA | NA | 1 | 16 | 8 | 5 | 5 | NA | NA | NA | 01107 |
| 4877 | 1 | 28 | 39 | 455 | 8 | 131 | 20 | NA | NA | NA | 01401 |
| 828 | 10 | 12 | 13 | 213 | 1 | 11 | 4 | NA | NA | NA | 01402 |
| 826 | 2 | 1141 | 10 | 32 | 1 | 13 | 5 | 1 | NA | NA | 01403 |
| 1790 | 3 | 55 | 44 | 406 | NA | 25 | 5 | NA | NA | NA | 01404 |
| 526 | NA | 9 | 8 | 77 | 1 | 28 | 10 | NA | NA | NA | 01405 |
| 537 | 1 | 5 | 7 | 88 | 6 | 43 | 12 | NA | NA | NA | 02101 |
| 528 | 2 | NA | NA | 20 | 2 | 18 | 6 | NA | NA | NA | 02102 |
| 466 | NA | NA | 21 | 36 | 1 | 3 | 43 | NA | NA | NA | 02103 |
| 392 | NA | 48 | 5 | 171 | 25 | 22 | 25 | NA | NA | NA | 02104 |
| 3715 | NA | 110 | 25 | 360 | 10 | 30 | 12 | NA | NA | NA | 02201 |
| 173 | NA | NA | 6 | 234 | 1 | 13 | 12 | NA | NA | NA | 02202 |
| 1835 | 3 | 67 | 84 | 73 | 6 | 40 | 57 | NA | NA | NA | 02203 |
| 772 | NA | 3 | 15 | 724 | 1 | 8 | 2 | NA | NA | NA | 02301 |
| 142 | NA | NA | 3 | 3 | NA | 8 | 10 | NA | NA | NA | 02302 |
| 1706 | NA | 4 | NA | 152 | 3 | 53 | 6 | NA | NA | NA | 03101 |
| 5827 | 19 | 16 | 64 | 2285 | 35 | 58 | 6 | NA | NA | NA | 03102 |
| 1246 | 1 | 3 | 15 | 174 | 1 | 14 | 35 | NA | NA | NA | 03103 |
| 1758 | NA | NA | 5 | 114 | 5 | 16 | 3 | NA | NA | NA | 03201 |
| 643 | 10 | NA | 12 | 16 | NA | 11 | 6 | NA | NA | NA | 03202 |
| 2688 | 3 | 2 | 22 | 399 | 6 | 56 | 10 | NA | NA | NA | 03301 |
| 2535 | 4 | 22 | 22 | 271 | 3 | 46 | 24 | NA | NA | NA | 03302 |
| 1355 | NA | 1 | 19 | 356 | 3 | 14 | 5 | NA | NA | NA | 03303 |
| 1994 | NA | 4 | 15 | 428 | 6 | 12 | 1 | NA | NA | NA | 03304 |
| 7715 | 235 | 4 | 24 | 563 | 9 | 110 | 17 | NA | NA | NA | 04101 |
| 5969 | 1130 | 4 | 33 | 237 | 17 | 42 | 4 | NA | NA | NA | 04102 |
| 620 | NA | NA | 14 | 47 | 2 | 16 | NA | NA | NA | NA | 04103 |
| 1882 | NA | 1 | 11 | 159 | 2 | 33 | 15 | NA | NA | NA | 04104 |
| 2258 | NA | 2 | 16 | 48 | 5 | 19 | 25 | NA | NA | NA | 04105 |
| 4299 | 2 | 6 | 15 | 194 | 11 | 27 | 23 | NA | NA | NA | 04106 |
| 4208 | NA | 1 | 14 | 179 | 1 | 15 | 11 | NA | NA | NA | 04201 |
| 3878 | NA | 5 | 16 | 333 | 3 | 32 | 2 | NA | NA | NA | 04202 |
| 2597 | NA | 1 | 3 | 106 | 2 | 13 | 5 | NA | NA | NA | 04203 |
| 4400 | NA | 1 | 22 | 184 | 7 | 23 | 16 | NA | NA | NA | 04204 |
| 10140 | 3 | 5 | 76 | 818 | 7 | 55 | 12 | NA | NA | NA | 04301 |
| 3999 | 3 | 7 | 20 | 287 | 3 | 21 | 4 | NA | NA | NA | 04302 |
| 6771 | NA | 4 | 55 | 651 | 6 | 44 | 24 | NA | NA | NA | 04303 |
| 2162 | 1 | 3 | 8 | 186 | 2 | 19 | 2 | NA | NA | NA | 04304 |
| 2529 | 1 | 3 | 13 | 184 | 6 | 15 | 13 | NA | NA | NA | 04305 |
| 1130 | 1 | 1 | 2 | 76 | 6 | 8 | 2 | NA | NA | NA | 05101 |
| 4943 | 261 | 2 | 14 | 67 | 7 | 48 | 8 | NA | NA | NA | 05102 |
| 1037 | NA | NA | 1 | 18 | 1 | 3 | 2 | NA | NA | NA | 05103 |
| 425 | NA | NA | 3 | 8 | NA | 2 | 7 | 1 | NA | NA | 05104 |
| 1846 | 6 | NA | 3 | 54 | 2 | 9 | NA | NA | NA | NA | 05105 |
| 2302 | 119 | 1 | 4 | 28 | 3 | 31 | 2 | NA | NA | NA | 05107 |
| 196 | NA | 77 | 1 | 14 | 3 | 8 | 2 | NA | NA | NA | 05201 |
| 1442 | 2 | NA | 4 | 49 | 1 | 14 | 19 | NA | NA | NA | 05301 |
| 1469 | NA | NA | 7 | 77 | 1 | 9 | NA | NA | NA | NA | 05302 |
| 776 | NA | NA | 3 | 36 | 2 | 9 | 6 | NA | NA | NA | 05303 |
5.1.1 Unión de frecuencias con ingresos expandidos:
5.1.1.1 Ingresos expandidos:
rur <- readRDS("Ingresos_expandidos_rural_17.rds")
head(rur,5)## código año ingresos_expandidos
## 1 01101 2017 52180713221
## 3 01401 2017 3822052676
## 4 01402 2017 283538750
## 6 01404 2017 645917134
## 7 01405 2017 2502464414
5.1.1.2 Generación de tabla a correlacionar:
union_final_rur = merge( x = comuna_corr_rural, y = rur, by = "código", all.x = TRUE)
union_final_rur <- union_final_rur[,-c(12,13)]#union_final_rur <- union_final_urb[,-c(12,13)]
kbl(union_final_rur) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| código | Casa | Departamento en edificio | Vivienda tradicional indígena | Pieza en casa antigua o en conventillo | Mediagua, mejora, rancho o choza | (carpa, casa rodante o similar) | Otro tipo de vivienda particular | Vivienda colectiva | Operativo personas en tránsito (no es vivienda) | Operativo calle (no es vivienda) | ingresos_expandidos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01101 | 1177 | NA | 2 | 11 | 229 | 17 | 27 | 25 | NA | NA | 52180713221 |
| 01107 | 53 | NA | NA | 1 | 16 | 8 | 5 | 5 | NA | NA | NA |
| 01401 | 4877 | 1 | 28 | 39 | 455 | 8 | 131 | 20 | NA | NA | 3822052676 |
| 01402 | 828 | 10 | 12 | 13 | 213 | 1 | 11 | 4 | NA | NA | 283538750 |
| 01403 | 826 | 2 | 1141 | 10 | 32 | 1 | 13 | 5 | 1 | NA | NA |
| 01404 | 1790 | 3 | 55 | 44 | 406 | NA | 25 | 5 | NA | NA | 645917134 |
| 01405 | 526 | NA | 9 | 8 | 77 | 1 | 28 | 10 | NA | NA | 2502464414 |
| 02101 | 537 | 1 | 5 | 7 | 88 | 6 | 43 | 12 | NA | NA | NA |
| 02102 | 528 | 2 | NA | NA | 20 | 2 | 18 | 6 | NA | NA | NA |
| 02103 | 466 | NA | NA | 21 | 36 | 1 | 3 | 43 | NA | NA | 3290056742 |
| 02104 | 392 | NA | 48 | 5 | 171 | 25 | 22 | 25 | NA | NA | 3844002134 |
| 02201 | 3715 | NA | 110 | 25 | 360 | 10 | 30 | 12 | NA | NA | 39457387800 |
| 02202 | 173 | NA | NA | 6 | 234 | 1 | 13 | 12 | NA | NA | NA |
| 02203 | 1835 | 3 | 67 | 84 | 73 | 6 | 40 | 57 | NA | NA | 2985112297 |
| 02301 | 772 | NA | 3 | 15 | 724 | 1 | 8 | 2 | NA | NA | 4183793832 |
| 02302 | 142 | NA | NA | 3 | 3 | NA | 8 | 10 | NA | NA | NA |
| 03101 | 1706 | NA | 4 | NA | 152 | 3 | 53 | 6 | NA | NA | 38699138722 |
| 03102 | 5827 | 19 | 16 | 64 | 2285 | 35 | 58 | 6 | NA | NA | NA |
| 03103 | 1246 | 1 | 3 | 15 | 174 | 1 | 14 | 35 | NA | NA | 4034940816 |
| 03201 | 1758 | NA | NA | 5 | 114 | 5 | 16 | 3 | NA | NA | NA |
| 03202 | 643 | 10 | NA | 12 | 16 | NA | 11 | 6 | NA | NA | 4545663075 |
| 03301 | 2688 | 3 | 2 | 22 | 399 | 6 | 56 | 10 | NA | NA | 11299454698 |
| 03302 | 2535 | 4 | 22 | 22 | 271 | 3 | 46 | 24 | NA | NA | 1039186477 |
| 03303 | 1355 | NA | 1 | 19 | 356 | 3 | 14 | 5 | NA | NA | 1425547554 |
| 03304 | 1994 | NA | 4 | 15 | 428 | 6 | 12 | 1 | NA | NA | 2089066548 |
| 04101 | 7715 | 235 | 4 | 24 | 563 | 9 | 110 | 17 | NA | NA | 44274327972 |
| 04102 | 5969 | 1130 | 4 | 33 | 237 | 17 | 42 | 4 | NA | NA | 46918711304 |
| 04103 | 620 | NA | NA | 14 | 47 | 2 | 16 | NA | NA | NA | 2397612293 |
| 04104 | 1882 | NA | 1 | 11 | 159 | 2 | 33 | 15 | NA | NA | 982530309 |
| 04105 | 2258 | NA | 2 | 16 | 48 | 5 | 19 | 25 | NA | NA | 786383423 |
| 04106 | 4299 | 2 | 6 | 15 | 194 | 11 | 27 | 23 | NA | NA | 4695441470 |
| 04201 | 4208 | NA | 1 | 14 | 179 | 1 | 15 | 11 | NA | NA | 5109649759 |
| 04202 | 3878 | NA | 5 | 16 | 333 | 3 | 32 | 2 | NA | NA | 1558270441 |
| 04203 | 2597 | NA | 1 | 3 | 106 | 2 | 13 | 5 | NA | NA | 3704185607 |
| 04204 | 4400 | NA | 1 | 22 | 184 | 7 | 23 | 16 | NA | NA | 5681637894 |
| 04301 | 10140 | 3 | 5 | 76 | 818 | 7 | 55 | 12 | NA | NA | 25683781418 |
| 04302 | 3999 | 3 | 7 | 20 | 287 | 3 | 21 | 4 | NA | NA | 2300832587 |
| 04303 | 6771 | NA | 4 | 55 | 651 | 6 | 44 | 24 | NA | NA | 5835357638 |
| 04304 | 2162 | 1 | 3 | 8 | 186 | 2 | 19 | 2 | NA | NA | 1817183694 |
| 04305 | 2529 | 1 | 3 | 13 | 184 | 6 | 15 | 13 | NA | NA | 778712384 |
| 05101 | 1130 | 1 | 1 | 2 | 76 | 6 | 8 | 2 | NA | NA | 74756602991 |
| 05102 | 4943 | 261 | 2 | 14 | 67 | 7 | 48 | 8 | NA | NA | 6779018483 |
| 05103 | 1037 | NA | NA | 1 | 18 | 1 | 3 | 2 | NA | NA | NA |
| 05104 | 425 | NA | NA | 3 | 8 | NA | 2 | 7 | 1 | NA | NA |
| 05105 | 1846 | 6 | NA | 3 | 54 | 2 | 9 | NA | NA | NA | 4295363979 |
| 05107 | 2302 | 119 | 1 | 4 | 28 | 3 | 31 | 2 | NA | NA | 9102071069 |
| 05201 | 196 | NA | 77 | 1 | 14 | 3 | 8 | 2 | NA | NA | NA |
| 05301 | 1442 | 2 | NA | 4 | 49 | 1 | 14 | 19 | NA | NA | 18714795984 |
| 05302 | 1469 | NA | NA | 7 | 77 | 1 | 9 | NA | NA | NA | 3471349123 |
| 05303 | 776 | NA | NA | 3 | 36 | 2 | 9 | 6 | NA | NA | 2512319225 |
| 05304 | 3113 | 42 | 5 | 9 | 81 | 1 | 18 | 3 | NA | NA | 3995512770 |
| 05401 | 7039 | 46 | 2 | 16 | 106 | 4 | 47 | 13 | NA | NA | 6111000517 |
| 05402 | 2670 | NA | 1 | 8 | 60 | 1 | 11 | 2 | NA | NA | 4129354103 |
| 05403 | 390 | NA | NA | NA | 37 | 2 | NA | 1 | NA | NA | NA |
| 05404 | 2524 | 1 | 2 | 5 | 88 | NA | 17 | NA | NA | NA | 2654393853 |
| 05405 | 1747 | 12 | NA | 2 | 27 | 2 | 10 | NA | NA | NA | 1729518700 |
| 05501 | 4350 | NA | NA | 9 | 100 | 1 | 59 | 5 | NA | NA | 19195726144 |
| 05502 | 675 | NA | NA | 2 | 10 | 1 | 4 | NA | NA | NA | 11471016698 |
| 05503 | 2480 | NA | 1 | 7 | 72 | 3 | 4 | 1 | NA | NA | 3874650405 |
| 05504 | 941 | NA | NA | 7 | 25 | NA | 7 | NA | NA | NA | 5377180726 |
| 05506 | 1334 | 1 | 2 | NA | 28 | 2 | 6 | NA | NA | NA | 4861992055 |
| 05601 | 2320 | NA | 1 | 11 | 75 | 2 | 22 | 1 | NA | NA | 21034388728 |
| 05602 | 2983 | NA | 1 | 2 | 36 | 1 | 18 | 3 | NA | NA | 3012893845 |
| 05603 | 807 | NA | NA | NA | 10 | NA | 4 | 3 | NA | NA | 5605324190 |
| 05604 | 953 | NA | NA | 1 | 12 | 2 | 9 | 7 | NA | NA | NA |
| 05605 | 1030 | NA | NA | 2 | 22 | 1 | 3 | 2 | NA | NA | NA |
| 05606 | 2887 | 432 | 2 | 3 | 75 | 3 | 36 | 5 | NA | NA | 2729409577 |
| 05701 | 2403 | NA | 1 | 14 | 114 | 3 | 26 | 1 | NA | NA | 18507290899 |
| 05702 | 2389 | NA | 1 | 7 | 98 | NA | 18 | 1 | NA | NA | 2868237147 |
| 05703 | 2464 | NA | 1 | 12 | 56 | 2 | 14 | 3 | NA | NA | 6324771348 |
| 05704 | 1161 | NA | NA | 4 | 29 | NA | 2 | 3 | NA | NA | 1532009468 |
| 05705 | 3653 | NA | 2 | 16 | 170 | 2 | 20 | 10 | NA | NA | 3471806107 |
| 05706 | 2055 | NA | NA | 7 | 36 | NA | 8 | 1 | NA | NA | 3884985562 |
| 05801 | 1383 | 1 | NA | NA | 33 | NA | 10 | NA | NA | NA | 44984360344 |
| 05802 | 2734 | 1 | NA | 5 | 44 | NA | 17 | 3 | NA | NA | 11607834893 |
| 05803 | 3117 | 1 | NA | 4 | 88 | NA | 21 | NA | NA | NA | 3473287749 |
| 05804 | 509 | NA | NA | NA | 18 | NA | 12 | NA | NA | NA | 31609146219 |
| 06101 | 1924 | NA | NA | 7 | 106 | NA | 11 | 3 | NA | NA | 58924531866 |
| 06102 | 1973 | 1 | NA | 4 | 50 | NA | 6 | 4 | NA | NA | 3438412620 |
| 06103 | 1503 | 1 | NA | 14 | 43 | NA | 1 | 1 | NA | NA | 1293816308 |
| 06104 | 3300 | 1 | 2 | 14 | 148 | 2 | 24 | 2 | NA | NA | 4977769953 |
| 06105 | 1658 | NA | NA | 4 | 130 | NA | 11 | 1 | NA | NA | 4145787348 |
| 06106 | 1144 | NA | NA | 15 | 56 | NA | 2 | 5 | NA | NA | 8305580885 |
| 06107 | 7980 | 1 | 2 | 49 | 182 | 2 | 59 | 22 | NA | NA | 4971665251 |
| 06108 | 525 | NA | NA | 4 | 12 | NA | 15 | 4 | NA | NA | 13233865906 |
| 06109 | 2939 | NA | NA | 10 | 196 | 2 | 11 | 2 | NA | NA | 3361017589 |
| 06110 | 1750 | 1 | 1 | 3 | 101 | 6 | 12 | 2 | NA | NA | 6697593734 |
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| 10301 | 5238 | 1 | 2 | 14 | 71 | NA | 37 | 5 | NA | NA | 31744688808 |
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| 10304 | 3013 | NA | NA | 5 | 37 | 2 | 12 | 9 | NA | NA | 2053472049 |
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| 10306 | 3423 | NA | 6 | 11 | 169 | 1 | 13 | 4 | NA | NA | 1146887184 |
| 10307 | 2456 | 1 | 1 | 1 | 47 | 1 | 23 | 3 | NA | NA | 1819558805 |
| 10401 | 1406 | NA | NA | 1 | 20 | 7 | 7 | 40 | NA | NA | NA |
| 10402 | 486 | NA | NA | NA | 7 | NA | 7 | 7 | NA | NA | NA |
| 10403 | 2613 | NA | 1 | 2 | 94 | 1 | 28 | 14 | NA | NA | NA |
| 10404 | 414 | NA | NA | NA | 14 | 1 | 3 | 1 | NA | NA | NA |
| 11101 | 4699 | 5 | NA | 4 | 205 | 5 | 49 | 41 | NA | NA | 13298894369 |
| 11102 | 580 | NA | NA | NA | 10 | NA | 2 | 14 | NA | NA | NA |
| 11201 | 1561 | NA | NA | 2 | 56 | 2 | 14 | 69 | NA | NA | 5908637554 |
| 11202 | 1095 | 1 | NA | 1 | 26 | NA | 8 | 84 | NA | NA | 1710143349 |
| 11203 | 74 | NA | NA | NA | 2 | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA |
| 11301 | 404 | 6 | 1 | NA | 28 | 4 | 4 | 14 | NA | NA | 738667487 |
| 11302 | 326 | NA | NA | NA | 16 | NA | 3 | 18 | NA | NA | NA |
| 11303 | 276 | NA | NA | NA | 22 | 1 | 4 | 17 | NA | NA | NA |
| 11401 | 1090 | NA | NA | NA | 49 | 4 | 7 | 16 | NA | NA | 919065674 |
| 11402 | 1706 | NA | 1 | 4 | 51 | 6 | 17 | 28 | NA | NA | 456727447 |
| 12101 | 3660 | 2 | 2 | 4 | 220 | 22 | 81 | 17 | NA | NA | 33806414442 |
| 12102 | 255 | NA | NA | NA | 7 | 5 | 7 | 11 | NA | NA | NA |
| 12103 | 194 | NA | NA | NA | 7 | 3 | NA | 27 | NA | NA | NA |
| 12104 | 331 | NA | NA | 1 | 11 | NA | 1 | 28 | 1 | NA | NA |
| 12201 | 74 | NA | NA | NA | 8 | NA | 2 | 13 | NA | NA | NA |
| 12202 | 9 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 8 | NA | NA | NA |
| 12301 | 620 | NA | NA | 2 | 84 | 5 | 29 | 7 | NA | NA | 2593419712 |
| 12302 | 390 | NA | NA | NA | 7 | NA | 2 | 73 | NA | NA | NA |
| 12303 | 168 | NA | NA | NA | 32 | 3 | 3 | 8 | NA | NA | NA |
| 12401 | 1273 | 2 | 1 | NA | 7 | 5 | 12 | 24 | NA | NA | 6489647004 |
| 12402 | 183 | 3 | NA | NA | 1 | NA | 1 | 38 | NA | NA | NA |
| 13107 | 27 | NA | NA | NA | 1 | NA | 3 | NA | NA | NA | NA |
| 13110 | 43 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA |
| 13115 | 581 | 1589 | 1 | 3 | 17 | 2 | 6 | 10 | NA | NA | NA |
| 13119 | 742 | 1 | NA | 13 | 189 | NA | 19 | 1 | NA | NA | NA |
| 13124 | 1185 | NA | NA | 13 | 102 | 1 | 20 | 6 | NA | NA | NA |
| 13125 | 78 | NA | NA | 8 | 103 | 3 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13201 | 5 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13202 | 4654 | 2 | 1 | 9 | 74 | 3 | 28 | 7 | NA | NA | 7284672878 |
| 13203 | 2696 | 5 | 3 | 7 | 122 | 3 | 19 | 38 | NA | NA | 6272964115 |
| 13301 | 7530 | 14 | NA | 50 | 113 | 5 | 31 | 6 | NA | NA | 37337421744 |
| 13302 | 6564 | NA | 1 | 36 | 273 | 24 | 66 | 8 | NA | NA | 24837699582 |
| 13303 | 2445 | 2 | NA | 11 | 102 | 3 | 17 | 13 | NA | NA | 5113717064 |
| 13401 | 1486 | 4 | NA | 16 | 78 | 2 | 16 | 4 | NA | NA | 75849003232 |
| 13402 | 4056 | 2 | NA | 30 | 100 | 5 | 33 | 5 | NA | NA | 28006850165 |
| 13403 | 3950 | 1 | NA | 19 | 69 | 2 | 28 | 7 | NA | NA | 7577982724 |
| 13404 | 9569 | 1 | 3 | 29 | 217 | 20 | 60 | 9 | NA | NA | 20538478428 |
| 13501 | 14118 | 3 | 4 | 26 | 293 | 10 | 49 | 17 | NA | NA | 24616837833 |
| 13502 | 1441 | NA | 1 | 3 | 75 | 1 | 26 | 11 | NA | NA | 1564887792 |
| 13503 | 4941 | NA | 2 | 8 | 104 | 9 | 32 | 9 | NA | NA | 7199638514 |
| 13504 | 2527 | NA | NA | 2 | 48 | NA | 13 | 1 | NA | NA | 2691680700 |
| 13505 | 3944 | NA | 1 | 27 | 195 | 1 | 16 | 3 | NA | NA | 2250885401 |
| 13601 | 4724 | NA | NA | 11 | 80 | 3 | 52 | 6 | NA | NA | 17129031774 |
| 13602 | 2037 | NA | NA | 5 | 32 | 2 | 13 | 2 | NA | NA | 7236496479 |
| 13603 | 3168 | NA | 1 | 2 | 63 | 1 | 16 | 3 | NA | NA | 8424384020 |
| 13604 | 2295 | NA | NA | 5 | 67 | NA | 16 | 2 | NA | NA | 14664233522 |
| 13605 | 2094 | NA | 3 | 10 | 63 | NA | 18 | 5 | NA | NA | 22536570306 |
| 14101 | 4982 | 1 | 2 | 2 | 108 | 2 | 67 | 7 | NA | NA | 35164529745 |
| 14102 | 1083 | NA | NA | NA | 23 | 1 | 16 | 1 | NA | NA | 834683963 |
| 14103 | 2059 | NA | 4 | 3 | 41 | NA | 9 | 3 | NA | NA | 3094599901 |
| 14104 | 4294 | NA | NA | 4 | 78 | 2 | 24 | 10 | NA | NA | 3740075550 |
| 14105 | 1174 | NA | 1 | 2 | 17 | NA | 6 | 3 | NA | NA | 1279152079 |
| 14106 | 4818 | 1 | 2 | 8 | 107 | 1 | 39 | 3 | NA | NA | 3979945072 |
| 14107 | 3091 | NA | 1 | 4 | 59 | 3 | 23 | 5 | NA | NA | 3307473487 |
| 14108 | 9700 | 2 | 7 | 16 | 205 | 1 | 37 | 28 | NA | NA | 6230498948 |
| 14201 | 4994 | NA | 2 | 13 | 120 | NA | 13 | 12 | NA | NA | 7682327556 |
| 14202 | 3149 | 6 | 2 | 3 | 40 | 1 | 22 | 8 | NA | NA | 2832109866 |
| 14203 | 4034 | 1 | 2 | 9 | 62 | 1 | 16 | 5 | NA | NA | 1846550611 |
| 14204 | 6413 | 2 | 3 | 11 | 104 | NA | 46 | 4 | NA | NA | 5783758517 |
| 15101 | 4058 | NA | 153 | 131 | 1791 | 11 | 88 | 10 | NA | NA | 55532177025 |
| 15102 | 631 | NA | 37 | 24 | 220 | 2 | 13 | 21 | NA | NA | 279202446 |
| 15201 | 1128 | 1 | 182 | 4 | 47 | NA | 3 | 31 | NA | NA | 537221762 |
| 15202 | 385 | NA | 289 | 1 | 11 | NA | NA | 11 | NA | NA | NA |
| 16101 | 6203 | 2 | NA | 18 | 225 | 1 | 49 | 4 | NA | NA | 42867130063 |
| 16102 | 3443 | NA | NA | 7 | 163 | 1 | 25 | 2 | NA | NA | 3604229178 |
| 16103 | 1448 | 1 | 2 | 10 | 86 | 2 | 9 | 1 | NA | NA | 5558803478 |
| 16104 | 2879 | NA | 1 | 12 | 118 | NA | 12 | NA | NA | NA | 1820386198 |
| 16105 | 1761 | NA | NA | 2 | 113 | NA | 11 | 2 | NA | NA | 1283161238 |
| 16106 | 2785 | 1 | 1 | 2 | 74 | NA | 23 | 11 | NA | NA | 1659661870 |
| 16107 | 5038 | 1 | NA | 5 | 194 | 2 | 15 | 1 | NA | NA | 2333895558 |
| 16108 | 3796 | 1 | 1 | 17 | 143 | 1 | 17 | 2 | NA | NA | 2806409365 |
| 16109 | 2521 | NA | 2 | 7 | 67 | 1 | 19 | 6 | NA | NA | 3450799686 |
| 16201 | 1051 | NA | NA | 4 | 81 | 1 | 7 | 3 | NA | NA | 1802251665 |
| 16202 | 2236 | NA | 1 | 12 | 121 | NA | 21 | 5 | NA | NA | 614036495 |
| 16203 | 2055 | NA | NA | 12 | 90 | NA | 5 | 2 | NA | NA | 2783932983 |
| 16204 | 1572 | NA | NA | 5 | 100 | 1 | 6 | NA | NA | NA | 842304828 |
| 16205 | 1192 | NA | NA | 10 | 138 | NA | 3 | NA | NA | NA | 819710106 |
| 16206 | 2001 | NA | 1 | 6 | 130 | NA | 12 | 1 | NA | NA | 1277329463 |
| 16207 | 1677 | NA | 1 | 5 | 99 | NA | 6 | NA | NA | NA | 965503625 |
| 16301 | 7942 | 2 | NA | 17 | 212 | 1 | 31 | 2 | NA | NA | 9289995173 |
| 16302 | 6687 | NA | 13 | 14 | 154 | NA | 18 | 2 | NA | NA | 4700239750 |
| 16303 | 4154 | NA | NA | 7 | 141 | 4 | 12 | 1 | NA | NA | 2105832760 |
| 16304 | 1299 | NA | NA | 4 | 48 | NA | 47 | 4 | NA | NA | 680747063 |
| 16305 | 2831 | NA | 1 | 13 | 87 | NA | 11 | NA | NA | NA | 2096375354 |
Tabla a correlacionar:
#union_final_urb_corr <- union_final_urb[,-c(1)]
write_xlsx(union_final_rur, "P01_rural.xlsx")5.1.1.3 Estadísticos básicos de nuestras frecuencias
data_sum <- summary(union_final_rur)
kbl(head(data_sum)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "500px")| código | Casa | Departamento en edificio | Vivienda tradicional indígena | Pieza en casa antigua o en conventillo | Mediagua, mejora, rancho o choza | (carpa, casa rodante o similar) | Otro tipo de vivienda particular | Vivienda colectiva | Operativo personas en tránsito (no es vivienda) | Operativo calle (no es vivienda) | ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Length:319 | Min. : 5 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.000 | Min. : 1.00 | Min. : 1.000 | Min. :1 | Min. : NA | Min. :2.792e+08 | |
| Class :character | 1st Qu.: 1254 | 1st Qu.: 1.00 | 1st Qu.: 1.00 | 1st Qu.: 3.00 | 1st Qu.: 42.25 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 8.00 | 1st Qu.: 2.000 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.: NA | 1st Qu.:1.809e+09 | |
| Mode :character | Median : 2302 | Median : 2.00 | Median : 2.00 | Median : 7.00 | Median : 86.50 | Median : 2.000 | Median : 14.00 | Median : 5.000 | Median :1 | Median : NA | Median :3.546e+09 | |
| NA | Mean : 2838 | Mean : 40.55 | Mean : 16.28 | Mean : 10.89 | Mean : 127.25 | Mean : 3.604 | Mean : 20.54 | Mean : 8.859 | Mean :1 | Mean :NaN | Mean :8.206e+09 | |
| NA | 3rd Qu.: 3870 | 3rd Qu.: 3.00 | 3rd Qu.: 4.25 | 3rd Qu.: 13.00 | 3rd Qu.: 154.75 | 3rd Qu.: 3.000 | 3rd Qu.: 26.00 | 3rd Qu.:11.000 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.: NA | 3rd Qu.:7.252e+09 | |
| NA | Max. :19276 | Max. :1589.00 | Max. :1141.00 | Max. :131.00 | Max. :2285.00 | Max. :35.000 | Max. :265.00 | Max. :84.000 | Max. :1 | Max. : NA | Max. :7.585e+10 |
5.1.1.4 Gráficas:
library(plotly)
df_2017_fig <- union_final_rur fig <- plot_ly(df_2017_fig, x = df_2017_fig$código, y = df_2017_fig[,2]
, name = colnames(df_2017_fig[2]), type = 'scatter', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
grafica_fn <- function(g){
fig <<- fig %>% add_trace(y = ~df_2017_fig[,g]
, name = colnames(df_2017_fig[g]), mode = 'lines',
width=5000, height=400)
}
for (g in 3:(ncol(union_final_urb))) {
grafica_fn(g)
}
fig <- fig %>% layout(autosize = T)
fig union_final_urb <- df_2017_fig6 \(\tau\)
df_2017_2f <- filter(union_final_urb, union_final_urb$ingresos_expandidos != 'is.na')
my_data <- df_2017_2f[, -c(1,12)]
tabla <- cor(x=my_data, y=df_2017_2f$ingresos_expandidos, method=c("kendall"), use = "pairwise")
tabla <- tabla[-c(9,10), ]
tabla <- as.data.frame(tabla)
names(tabla)[1] <- "Correlación"
saveRDS(tabla,"tablas_de_corr/C_P01_RURAL.rds")
tabla %>% rownames_to_column("Tipo de vivienda")%>%
mutate(Correlación = cell_spec(Correlación, background=ifelse(Correlación == max(Correlación), "#fc0303", "#5cb81f"))) %>%
kbl(booktabs = T, linesep = "", escape=FALSE) %>%
kable_paper(full_width = F) %>%
column_spec(1, color = "black")%>%
column_spec(2, color = "white")| Tipo de vivienda | Correlación |
|---|---|
| Casa | 0.309755970729579 |
| Departamento en edificio | 0.141280669930716 |
| Vivienda tradicional indígena | 0.0460731626812946 |
| Pieza en casa antigua o en conventillo | 0.213231863982696 |
| Mediagua, mejora, rancho o choza | 0.166435982845717 |
| (carpa, casa rodante o similar) | 0.255100602777132 |
| Otro tipo de vivienda particular | 0.324202088758213 |
| Vivienda colectiva | 0.0934850007284526 |
union_final_urb_corr <- union_final_urb[,-c(1,10,11)]7 Argumento para aplicar la \(\tau\) de Kendall
La distribución es asimétrica, poseyendo un sesgo positivo.
7.1 Correlaciones
El coeficiente de correlación de Pearson es probablemente la medida más utilizada para las relaciones lineales entre dos variables distribuidas normales y, por lo tanto, a menudo se denomina simplemente “coeficiente de correlación”. Por lo general, el coeficiente de Pearson se obtiene mediante un ajuste de mínimos cuadrados correspondiendo un valor de 1 una relación positiva perfecta, -1 una relación negativa perfecta y 0 la ausencia de una relación entre las variables.
Apliquemos los coeficientes de Pearson a los ingresos expandidos y a todas las categorias de respuesta de la pregunta P01
La alta correlación que nos dá utilizando Pearson, entre los ingresos expandidos y la categoria casa nos hace sospechar de un error. El error es que las variables no cumplen uno de los supuestos básicos del método de Pearson que es el de la normalidad de las variables, distribución que debiese poseer la forma de la siguiente gráfica. Como veremos enseguida la distribución de nuestras variables es geométrica.
7.2 La distribución normal
Una distribución normal se identifica fácilmente pues sigue la forma de una campana, las distribuciones de nuestras variables no son normales.
randNorm <- rnorm(3000)
#calculo de su densidad
randDensity <- dnorm(randNorm)
#gráfica
library(ggplot2)
ggplot(data.frame(x = randNorm, y = randDensity )) +
aes(x = x, y = y) +
geom_point(size=.5, color="#CC6666") +
labs(x = "Random Normal Variable", y = "Densidad")7.3 La distribución geométrica.
Observamos que la distribución de nuestras variables es geométrica, tal como lo muestra la siguiente gráfica.
N <- 10000
x <- rgeom(N, .2)
hist(x,
xlim=c(min(x),max(x)), probability=T, nclass=max(x)-min(x)+1,
col='#117a65',
main='Distribución Geométrica, p=.2')
lines(density(x,bw=1), col='red', lwd=1)La distribución geométrica representa el número de fallas antes de obtener un éxito en una serie de ensayos de Bernoulli. Una variable aleatoria de Bernoulli \(X\) con probabilidad de éxito \(p\) tiene una función de probabilidad:
\[ f(x) = p ^ {x} (1 - p) ^ {1 - x} \qquad \qquad x = 0, 1 \] para \(0 < p < 1\).
La distribución \(X \sim {\rm Bernoulli}(p)\) es utilizada para indicar que la variable aleatoria \(X\) tiene una distribución de Bernoulli con parámetro \(p\), donde \(0 < p < 1\).
Nuestro problema es que estamos violando un supuesto fundamental del cálculo de la correlación de Pearson: La distribución nuestras variables no es normal sino que geométrica.
Supuestos de la correlación de Pearson:
Los datos deben poseer una relación lineal (eso se puede determinar a través de una gráfica de dispersión).
Las variables deberían poseer una distribución normal.
Las observaciones utilizadas para el análisis deberían recolectarse de forma aleatoria de la población de referencia. Cuando esto no ocurre, el coeficiente de correlación podría estar sub o sobreestimado.
7.4 Coeficiente de correlación de rango de Kendall (\(\tau\) de Kendall)
El coeficiente de correlación τ de Kendall es no paramétrico, es decir, se puede usar cuando se viola el supuesto de distribución normal de las variables a comparar. La correlación τ de Kendall es particularmente adecuada cuando tenemos un set de datos pequeño con muchos valores en el mismo rango o clase. Se puede usar por ejemplo con datos categóricos codificados binariamente (0,1). Estudios estadísticos han demostrado que el coeficiente de correlación τ de Kendall es un mejor estimador de la correlación en la población que el coeficiente de correlación no paramétrico de Spearman ρ, por lo que se recomienda usar τ para análisis de datos no paramétricos1.
Similar al coeficiente de correlación de Pearson, la \(\tau\) de Kendall mide el grado de una relación monótona entre variables y, como la \(\rho\) de Spearman, calcula la dependencia entre variables clasificadas, lo que hace que sea factible para datos distribuidos no normales. La \(\tau\) de Kendall se puede calcular tanto para datos continuos como ordinales. En términos generales, la \(\tau\) de Kendall se distingue de la \(\rho\) de Spearman por una penalización más fuerte de las dislocaciones no secuenciales (en el contexto de las variables clasificadas).
El coeficiente \(\tau\) de kendall está basada más en los intervalos jerarquizados de las observaciones que los propios datos, esto hace que la distribución de \(\tau\) sea independiente de la que presentan las variables X e Y, siempre y cuando los datos representados por estas 2 variables sean (1) independientes y (2) continuas. Éste coeficiente es más preferido por algunos investigadores que el de Spearman, pero es más difícil de calcular, con la ventaja de que el \(\tau\) tiende más rápido a la distribución normal que el de Spearman.
Ecuación:
\[\tau = \frac{S_a - S_b}{{n(n-1)/2}} \]
Donde:
τ = Estadística de Kendall
n = # de casos en el ejemplo
Sa = Sumatoria de rangos más altos
Sb = Sumatoria de rangos más bajos
7.4.1 Ejemplo.
En una evaluación de los jugadores delanteros de fútbol en un país, hay 9 de ellos catalogados como más intensos para marcar goles. Para analizar esta intensidad durante un periodo de una temporada se registró sistemáticamente el grado de intensidad de cada uno de éstos delanteros tanto en juegos a nivel nacional (NP = puntajes nacional), como a nivel internacional (IP = puntajes en juegos internacionales).
Además, se registraron los rangos a nivel nacional (NR = rangos a nivel nacional) y en a nivel internacional (IR = rango a nivel internacional). Los datos se presentan en la Tabla. Los rangos se ordenan de máxima a mínima hacia abajo en cada columna de rango.
| Jugador | NP | IP | NR | IR |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 84 | 60 | 1 | 4 |
| 2 | 80 | 64 | 2 | 2 |
| 3 | 78 | 71 | 3 | 1 |
| 4 | 76 | 61 | 4 | 3 |
| 5 | 70 | 58 | 5 | 5 |
| 6 | 64 | 57 | 6 | 6 |
| 7 | 62 | 54 | 7 | 8 |
| 8 | 50 | 55 | 8 | 7 |
| 9 | 47 | 52 | 9 | 9 |
Procedimiento.
Paso 1.
Se considera el IR como referencia y comienza a contabilizar a partir del primer rango, es decir, el rango con el valor de 4 y cuenta el número de los rangos menores que 4 (hacia debajo de 4): en este caso los tres números de 2, 1, y 3, es decir tenemos 3 valores menores que el valor 4.
Paso 2.
Luego cuentan los rangos mayores de 4 a partir e incluyendo el número 5, así tenemos los valores 5, 6, 8, 7, y 9, es decir, hay 5 rangos mayores que el valor 4.
Paso 3.
Se continúa así contabilizar los rangos menores y mayores para los siguientes valores de la columna de IR, es decir, a partir del valor 2 en adelante. De esta manera se generan los valores de las 2 columnas de Sa (sumatoria de rangos más altos) y Sb (sumatoria de rangos más bajos).
| Jugador | NP | IP | NR | IR | Sa=31 | Sb=5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 84 | 60 | 1 | 4 | 5 | 3 |
| 2 | 80 | 64 | 2 | 2 | 6 | 1 |
| 3 | 78 | 71 | 3 | 1 | 6 | 0 |
| 4 | 76 | 61 | 4 | 3 | 5 | 0 |
| 5 | 70 | 58 | 5 | 5 | 4 | 0 |
| 6 | 64 | 57 | 6 | 6 | 3 | 0 |
| 7 | 62 | 54 | 7 | 8 | 1 | 1 |
| 8 | 50 | 55 | 8 | 7 | 1 | 0 |
| 9 | 47 | 52 | 9 | 9 | 0 | 0 |
Ahora substituir en la ecuación de Kendall resulta:
\[\tau = \frac{S_a - S_b}{{n(n-1)/2}} = \frac{31 - 5}{{9(9-1)/2}} = 0,72\]
hay una asociación de 72%.
7.5 Aplicación de Kendall a nuestros datos
El coeficiente de correlación correcto entre ingresos_expandidos y casa es de 0.82.
7.6 El coeficiente de determinación R^2
El coeficiente de correlación elevado al cuadrado es el coeficiente de determinación, R2 , que mide la cantidad de variación en una variable que es compartida por otra.
8 Criterios para determinar normalidad.
Se intentará comprobar si el campo casa tiene una distribución normal.
abc <- read_xlsx("P01_urbano.xlsx")
abc <- abc$Casa
kbl(abc) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "20%", height = "300px")| x |
|---|
| 37206 |
| 26357 |
| 2978 |
| 1898 |
| 79530 |
| 2708 |
| 3731 |
| 46279 |
| 1572 |
| 7808 |
| 1656 |
| 44851 |
| 6903 |
| 3114 |
| 4066 |
| 5549 |
| 15367 |
| 1689 |
| 3417 |
| 60391 |
| 71679 |
| 3690 |
| 548 |
| 6048 |
| 7404 |
| 970 |
| 10338 |
| 5669 |
| 28797 |
| 2598 |
| 5313 |
| 2359 |
| 82486 |
| 5268 |
| 10396 |
| 13424 |
| 13280 |
| 77662 |
| 18093 |
| 3844 |
| 2748 |
| 4005 |
| 8627 |
| 3906 |
| 3064 |
| 1747 |
| 4423 |
| 24824 |
| 14051 |
| 3904 |
| 6727 |
| 6103 |
| 26060 |
| 11452 |
| 14279 |
| 16109 |
| 16799 |
| 3547 |
| 21505 |
| 2599 |
| 5645 |
| 1274 |
| 2408 |
| 3121 |
| 43796 |
| 12775 |
| 5629 |
| 38507 |
| 67528 |
| 2299 |
| 1177 |
| 3970 |
| 5658 |
| 9368 |
| 3341 |
| 18678 |
| 1769 |
| 6444 |
| 3000 |
| 3920 |
| 3200 |
| 2505 |
| 15260 |
| 5004 |
| 9201 |
| 9025 |
| 525 |
| 1404 |
| 1422 |
| 804 |
| 20530 |
| 3162 |
| 7099 |
| 978 |
| 3930 |
| 1211 |
| 2466 |
| 802 |
| 7080 |
| 68378 |
| 9668 |
| 1404 |
| 1039 |
| 14290 |
| 899 |
| 1199 |
| 1568 |
| 7617 |
| 1737 |
| 13262 |
| 1539 |
| 3395 |
| 45680 |
| 2293 |
| 2997 |
| 13347 |
| 2005 |
| 2197 |
| 2787 |
| 3373 |
| 540 |
| 27435 |
| 3672 |
| 3198 |
| 11564 |
| 2738 |
| 11844 |
| 4023 |
| 2203 |
| 51489 |
| 37205 |
| 24188 |
| 1724 |
| 6858 |
| 14145 |
| 13613 |
| 38565 |
| 3548 |
| 43858 |
| 17797 |
| 25063 |
| 8088 |
| 9257 |
| 6913 |
| 1197 |
| 10023 |
| 6656 |
| 1559 |
| 49386 |
| 842 |
| 7546 |
| 5810 |
| 8080 |
| 7961 |
| 2023 |
| 745 |
| 2027 |
| 1067 |
| 2878 |
| 5150 |
| 4716 |
| 80953 |
| 4763 |
| 3410 |
| 915 |
| 2634 |
| 1453 |
| 3947 |
| 9789 |
| 6540 |
| 1076 |
| 6333 |
| 14102 |
| 1416 |
| 6036 |
| 8521 |
| 1197 |
| 2200 |
| 1574 |
| 5994 |
| 14998 |
| 1411 |
| 16855 |
| 6592 |
| 5354 |
| 1411 |
| 1547 |
| 1714 |
| 1661 |
| 3080 |
| 3167 |
| 5508 |
| 8715 |
| 74336 |
| 5833 |
| 2756 |
| 5113 |
| 2972 |
| 4630 |
| 2699 |
| 10806 |
| 12743 |
| 10819 |
| 2100 |
| 2590 |
| 938 |
| 6576 |
| 1095 |
| 1312 |
| 48598 |
| 737 |
| 4933 |
| 1797 |
| 2530 |
| 1651 |
| 1666 |
| 18028 |
| 7673 |
| 1648 |
| 1248 |
| 1368 |
| 43387 |
| 2357 |
| 7846 |
| 30398 |
| 18021 |
| 33056 |
| 30315 |
| 38863 |
| 27036 |
| 23769 |
| 14906 |
| 20923 |
| 90780 |
| 28074 |
| 42672 |
| 24618 |
| 36339 |
| 21286 |
| 22104 |
| 19608 |
| 23025 |
| 140080 |
| 23091 |
| 24903 |
| 58670 |
| 8861 |
| 54993 |
| 47848 |
| 25562 |
| 32896 |
| 33666 |
| 22688 |
| 15538 |
| 20057 |
| 12720 |
| 153210 |
| 3424 |
| 3840 |
| 31112 |
| 25200 |
| 4181 |
| 71662 |
| 26154 |
| 3334 |
| 13749 |
| 25412 |
| 1051 |
| 6290 |
| 2180 |
| 16596 |
| 8896 |
| 8320 |
| 17917 |
| 23598 |
| 49302 |
| 1414 |
| 4261 |
| 3402 |
| 1474 |
| 3316 |
| 4316 |
| 6594 |
| 9522 |
| 3170 |
| 1181 |
| 6338 |
| 51499 |
| 451 |
| 56746 |
| 4774 |
| 9106 |
| 1836 |
| 1460 |
| 2488 |
| 5343 |
| 2571 |
| 5491 |
| 3886 |
| 786 |
| 3829 |
| 582 |
| 680 |
| 652 |
| 719 |
| 12129 |
| 3101 |
| 508 |
| 884 |
| 1734 |
Hipótesis
H0: La muestra proviene de una distribución normal.
H1: La muestra no proviene de una distribución normal.
Nivel de Significancia
El nivel de significancia que se trabajará es de 0.05. \(\alpha\) =0.05
Criterio de Decisión:
Si P < \(\alpha\) Se rechaza Ho
Si p >= \(\alpha\) No se rechaza Ho
Histograma
#
##
## Anderson-Darling normality test
##
## data: abc
## A = 35.352, p-value < 2.2e-16
p-value < 2.2e-16 < 0.05 Se rechaza Ho = La muestra proviene de una distribución normal.
Referencias: